Тексты для эпохи нейропоиска GEO и AEO для копирайтера: как писать так, чтобы вас цитировала нейросеть, а не только находил поисковик

Тексты для эпохи нейропоиска

GEO и AEO для копирайтера: как писать так, чтобы вас цитировала нейросеть, а не только находил поисковик

Ольга Тимофеева

Вместо предисловия

Ещё недавно вопрос «как написать текст, который выйдет в топ» был простым и понятным: ключевые слова, заголовки, ссылки, скорость загрузки сайта. SEO как ремесло отрабатывалось годами, и правила были более-менее стабильными.

Сейчас правила изменились — не отменились, а удвоились. Больше половины поисковых запросов в Google и заметная часть запросов в Яндексе теперь заканчиваются без единого клика: человек получает готовый ответ прямо в выдаче, собранный нейросетью из нескольких источников, и закрывает вкладку, даже не дойдя до сайта. Появился отдельный термин для этого явления — zero-click, поиск с нулевым кликом.

Это означает простую вещь: теперь не всегда выигрывает тот, кто первый в списке ссылок. Выигрывает тот, кого нейросеть выбрала источником для своего ответа — и назвала по имени, пусть даже пользователь так и не перешёл на сайт.

Это и есть та территория, про которую эта книга. Generative Engine Optimization, или GEO, — оптимизация текста под то, как генеративные нейросети формируют ответы и выбирают, на кого сослаться. Рядом с ним обычно упоминают термин AEO, Answer Engine Optimization, — оптимизацию под прямые блоки ответов в выдаче: featured snippets, блок «Ответы» у Яндекса, голосовые ассистенты. На практике для копирайтера эти два термина работают по очень похожим правилам, и в этой книге я буду использовать их рядом, поясняя разницу там, где она существенна.

Это не книга про техническую настройку сайта — про robots.txt, краулеры и микроразметку я расскажу ровно настолько, насколько копирайтеру нужно понимать контекст, в котором работает его текст. Главный фокус книги — на том, что вы контролируете напрямую: как написан текст, какая в нём структура, какие в нём факты и как сделать так, чтобы нейросети было легко взять из вашего текста готовый, точный ответ.

SEO никуда не исчезло — оно осталось фундаментом видимости сайта. Но теперь к нему добавился второй слой работы: написать так, чтобы текст не просто нашли, а выбрали в качестве источника для ответа. Это другой навык, и у него уже есть свои закономерности.

Глава 1. Три буквы вместо одной: чем GEO и AEO отличаются от SEO

Чтобы писать осознанно, важно понимать, под что именно вы оптимизируете текст — потому что задачи, хоть и пересекаются, всё-таки разные.

SEO (Search Engine Optimization) — классическая оптимизация под обычную поисковую выдачу: позиции в списке ссылок, ключевые слова, скорость сайта, внутренняя перелинковка, ссылочная масса. Цель — клик по вашей ссылке.

AEO (Answer Engine Optimization) — оптимизация под прямые блоки ответов прямо на странице выдачи: featured snippets и «нулевую позицию» в Google, блок «Ответы» у Яндекса, голосовых ассистентов. Здесь система обычно берёт один источник и цитирует его близко к тексту — поэтому цель AEO в том, чтобы дать максимально чёткий, короткий, самодостаточный ответ на конкретный вопрос.

GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация под самостоятельные генеративные нейросети: ChatGPT, Gemini, Perplexity, YandexGPT, Claude и подобные. Здесь принципиальное отличие в том, что нейросеть не копирует один источник дословно, а собирает ответ из нескольких — анализирует, сопоставляет, переписывает своими словами и решает, на какие источники сослаться или просто чьи факты использовать без явной ссылки.

Иногда отдельно выделяют ещё термин LLMO (LLM Optimization) — это, по сути, синоним GEO с акцентом именно на работу с большими языковыми моделями, а не с поисковыми движками в целом.

Для копирайтера разница между AEO и GEO в первую очередь в формате текста: AEO требует одного предельно чёткого, самодостаточного ответа на узкий вопрос, а GEO — более глубокого, фактурного материала, из которого нейросеть может выбрать и пересказать своими словами один или несколько фрагментов. На практике хороший текст почти всегда работает на оба формата одновременно, если придерживаться единых принципов — о них дальше.

Глава 2. Как нейросеть выбирает, кого процитировать

Прежде чем менять что-то в тексте, полезно понять логику другой стороны — что вообще происходит, когда нейросеть формирует ответ на запрос пользователя.

Шаг первый: дробление текста. Нейросеть не воспринимает страницу как монолитный текст — она разбивает его на смысловые фрагменты: абзацы, списки, таблицы, блоки вопрос-ответ. Каждый фрагмент оценивается отдельно на то, можно ли вытащить из него самостоятельный, понятный кусок информации.

Шаг второй: выстраивание иерархии. Заголовки, подзаголовки и структура страницы помогают модели понять, какая часть текста отвечает на какой подвопрос внутри темы. Текст без чёткой иерархии заголовков сложнее разобрать на пригодные для цитирования фрагменты — и поэтому реже используется, даже если содержание само по себе хорошее.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «Литрес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на Литрес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.