Как распределить усилия между традиционным SEO и новым GEO | shopnseo.ru

Рассказываю, как разумно распределить усилия между традиционным SEO и новым GEO в 2025 году. Разбираю, почему SEO остается приоритетом, как LLM используют поисковые системы и какие технические задачи стоит решить в первую очередь.
Как распределить усилия между SEO и GEO

Содержание

  • Как LLM остаются актуальными: заземление и RAG
  • Долгосрочное планирование
  • Реализация: техническая и брендовая работа
  • Разумные инвестиции в SEO и GEO

GEO растет, но SEO остается важным. Инвестируйте время и усилия разумно, чтобы сосредоточиться на том, что важно сейчас – и подготовиться к тому, что ждет впереди.

Оптимизация для генеративных движков (GEO) – это новичок в блоке, горячая тема.

SEO-специалисты и заинтересованные стороны хотят знать: сколько я должен в это инвестировать в мире, где люди, выписывающие чеки, немного скептически настроены?

В мире больших языковых моделей (LLM) в 2025 году это сложный вопрос.

Эта статья разбирает почему, охватывая:

  • Как LLM, такие как OpenAI и Gemini, в настоящее время используют поисковые системы
  • Что поисковые маркетологи должны предполагать о направлении развития ИИ
  • Типы исполнительной работы, которые соответствуют GEO
  • Что все это означает для приоритизации и инвестиций

Как LLM остаются актуальными: заземление и RAG

Одна из фундаментальных проблем для создателей LLM, таких как OpenAI или Claude, – это своевременность.

Их обучающие данные статичны, привязаны к конкретной дате отсечения.

Например, дата отсечения знаний модели GPT-5 – 30 сентября 2024 года.

Это более свежая дата, чем у GPT-4o с отсечением 1 октября 2023 года, но все еще не до настоящего времени.

Обновление этих обучающих данных крайне дорого, и это все больше подвергается общественному контролю – как из-за ресурсоемкого характера процесса, так и из-за потенциальных проблем с авторскими правами, которые он поднимает.

На мой взгляд, эти крупномасштабные обновления обучения становятся все менее и менее вероятными со временем.

Так как же OpenAI, Claude или Gemini поддерживают актуальность своих ответов?

Они используют генерацию с расширенным поиском (RAG), где модель обогащает свои ответы, эффективно "просматривая" веб. ChatGPT полагается на Bing, в то время как Gemini черпает из Google.

(Есть признаки того, что Gemini не всегда использует живые результаты, а скорее кэшированные – это совершенно другая статья, и ту, которую Дэн Петрович уже умно написал.)

Заземление здесь похожая концепция, поэтому для этой статьи мы будем рассматривать его как тот же "своевременный" метод, хотя есть важные нюансы в реализации.

Что это означает для SEO и цифровых маркетологов, решающих, сколько инвестировать в GEO?

Довольно просто: нам все еще нужно в первую очередь отдавать приоритет традиционному SEO. RAG – это ограниченный ресурс, и исследования показывают:

  • Из 80 миллионов запросов ChatGPT, проанализированных, около 46% запустили поиск ChatGPT
  • Почти 90% цитирований поиска ChatGPT совпадали с топ-20 результатами Bing

Также важно отметить: когда ChatGPT цитирует ваш бренд, он не просто берет с вашего сайта. Он берет из источников по всему вебу.

Итог: вам все еще нужно освоить традиционные основы SEO, чтобы ранжироваться в поиске, управляемом LLM.

Если у вас нет авторитета, чтобы попасть в топ-20 результатов, плюс диверсифицированная стратегия охвата для упоминаний в прессе и видимости бренда, будет намного сложнее появиться в генеративном поиске.

Долгосрочное планирование

Как низкорисковый, дальновидный, ориентированный на бренд SEO-специалист, я должен планировать будущее, где генеративный поиск доминирует, управляя большей частью трафика и доходов.

В этот момент мы должны предполагать, что наши веб-сайты и цифровые свойства функционируют в первую очередь как обогащенные каналы данных для LLM.

Также критически важно четко определить наш бренд как для Google, так и для Bing, поскольку сильные, недвусмысленные сигналы сущности будут только расти в важности.

Оптимизация вашей инфраструктуры данных и укрепление сигналов бренда – через последовательные упоминания в прессе, списки в каталогах и собственные медиа – это важные, но ресурсоемкие задачи.

Они требуют координации между отделами, которые редко сотрудничают, и часто требуют демонтажа укоренившихся процессов.

Поскольку многие предприятия колеблются в том, чтобы вносить эти основополагающие изменения, вам нужно будет учесть время, необходимое для выполнения работы, и время, необходимое для получения согласования заинтересованных сторон.

Реализация: техническая и брендовая работа

Работа, необходимая для того, чтобы сделать ваш веб-сайт максимально дружелюбным к LLM, делится на два основных направления: техническое и брендовое.

Технические задачи

Внедрение тщательной разметки схемы

Это спорная тема.

LLM не используют напрямую разметку схемы в своих обучающих данных (она удаляется), и в их RAG процессе все токенизируется и, вероятно, разбивается на n-граммы.

Я не предлагаю, что разметка схемы – это прямой способ повлиять на видимость в LLM.

Это инструмент для помощи Google и Bing понять:

  • Ваш веб-сайт
  • Его связи
  • Его продукты

Это строит ваш бренд и признание его поисковыми системами, что должно улучшить вашу видимость в результатах.

Техническое копирайтинг

На навигационных страницах – таких как страницы коллекций продуктов или страницы списков компаний, если вы marketplace – создайте технический копирайт (выполненный с помощью ИИ с умными подсказками, если вы работаете в масштабе), который суммирует доступные ресурсы.

Например:

"Наша канцелярия включает 5 блокнотов A5 в точку, 2 пустых блокнота N1, 25 наклеек с животными, 4 наклейки с ругательствами (все виниловые для защиты от погоды и воды) и 1 значок на лацкан."

Обратите внимание, насколько это прямое и техническое. Четкое форматирование связывается с переходами зависимостей в обработке естественного языка.

XML карты сайта

Задача весенней уборки.

Ваши XML каналы должны быть 100% по спецификации:

  • Никаких 404
  • Никаких 301
  • Не более 5000 URL на карту сайта
  • Все рекомендуемые поля на месте

Я выделяю это специально, потому что это один из самых прямых способов для поисковых систем и других ботов увидеть и навигировать по полному объему вашего веб-сайта.

Fallback'и JavaScript

Это всегда было важно, но отошло на задний план в последние годы.

Обучающие данные для LLM – это статический HTML. По большей части они не рендерят JavaScript.

Убедитесь, что у вас есть функциональные fallback'и JavaScript.

Решение технического долга

Это будет зависеть от вашей организации. Это может означать:

  • Наличие четкого процесса списания продуктов
  • Обновление кодовой базы
  • Удаление призрачной кодовой базы, которая все еще сидит на вашем сайте восьмилетней давности, на которую все строили, вместо того чтобы удалить
  • Миграция с SPA на более дружелюбный к поиску фреймворк
  • Удаление устаревших скриптов
  • Аудит сторонних тегов, чтобы убедиться, что они актуальны и все еще используются

Все это влияет на производительность.

Техническая сила и время отклика вашего веб-сайта будут только расти в важности.

Каждая часть технического долга – это возможность для улучшения.

Брендовые задачи

Брендовые задачи будут включать такие вещи, как:

  • Создание последовательных описаний бренда и их внедрение на всех платформах
  • Обновление вашей страницы "О нас", чтобы иметь как можно больше релевантной информации, такой как:
    • Временная линия основания
    • Профили основателей и руководства
    • Инициативы корпоративной социальной ответственности
    • Партнеры
    • Цепочка поставок
    • Ваше уникальное торговое предложение
    • Упоминания в прессе
    • Награды и другие социальные доказательства
    • Отзывы
    • Контактная форма
  • Заявка на вашу панель знаний Google (или мониторинг ее, пока она не станет доступной, затем заявка на нее)
  • Планирование регулярных упоминаний в прессе, самостоятельный охват или работа с PR-компанией, чтобы это произошло
  • Заявка и оптимизация вашего профиля Google Business, если вы местный бизнес
  • Подача вашей компании на страницу Wikipedia, как только вы построили достаточную известность

Разумные инвестиции в SEO и GEO

Если есть только один вывод, то это: продолжайте инвестировать большую часть вашего времени и бюджета в традиционное SEO, посвящая меньшую часть техническим и брендовым задачам, таким как те, что изложены выше.

Внимательно посмотрите на улучшения в 1-5%, которые вы откладывали – такие вещи, как:

  • Исправление иерархии HTML заголовков, чтобы она соответствовала визуальной иерархии сайта
  • Исправление внутренних ссылок, чтобы они указывали непосредственно на финальные URL вместо цепочек перенаправлений
  • Очистка вашей XML карты сайта
  • Удаление устаревших библиотек и неиспользуемых WOFF файлов

Эта "весенняя уборка" и очистка технического долга должна быть приоритетом.

Добавьте также брендовую работу, поскольку она укрепляет традиционный поиск сегодня и также закладывает основу для будущего поиска, управляемого LLM.

Если у вас еще нет регулярной отчетности для заинтересованных сторон и руководства, создайте ее сейчас.

Существует восприятие, что большие языковые модели развиваются быстро и меняют все сразу.

Это не совсем правда – но мы действительно должны планировать.

Установление ритма отчетности и образования означает, что когда реальные сдвиги действительно произойдут, ваши заинтересованные стороны уже будут согласованы и готовы поддержать работу.

Наконец, относитесь к GEO/AI оптимизации как примерно к 20% работы.

Это означает построение системных слоев схемы по всей вашей организации и создание структурированных связей на родном языке машины – коде.

Начните с:

  • Разговоров
  • Доказательств концепции
  • Пилотных внедрений

Выполненная правильно, эта работа не должна иметь негативного влияния на ваши бизнес-метрики, и она строит поддержку для более целостной оптимизации со временем.

Полное погружение в тактики, специфичные для LLM, не является лучшим использованием ваших ресурсов сегодня.

Вместо этого рассматривайте это как дополнительную работу – что-то, что укрепляет ваш технический и брендовый фундамент, подготавливая вас к будущему, где генеративный поиск играет центральную роль.

Комментарии