От рейтингов к пониманию: философия инструментов для GEO-продвижения бренда

GEO требует нового набора инструментов, и сегодня выбор огромен. Но главное — это не сам инструмент, а философия, на которой он построен.

С начала 2000-х маркетологи овладели наукой поисковой оптимизации. Мы изучили «правила» ранжирования, искусство получения обратных ссылок и ритм алгоритмов. Но сегодня почва смещается в сторону генеративной поисковой оптимизации (GEO).

Эра «10 синих ссылок» уступает место времени единственного синтезированного ответа, который дают большие языковые модели (LLM), выступающие в роли собеседников. Теперь вызов не в том, чтобы занять место в выдаче, а в том, чтобы быть понятым правильно и представленным выгодно — глазами «призрака в машине».

Этот вопрос породил гонку вооружений, создав экосистему инструментов с разной философией. Даже терминология в этой области стала предметом борьбы: «GEO», «GSE», «AIO», «AISEO»… список сокращений растёт. Но за инструментами стоят разные подходы. Понимание этих философий — первый шаг к переходу от реактивного мониторинга к проактивной стратегии влияния.

Подход 1: Эволюция подслушивания — мониторинг на основе промптов

Для многих SEO-специалистов самый интуитивный подход — это развитие привычного отслеживания. Такие инструменты «подслушивают» LLM, систематически тестируя их большим количеством запросов и фиксируя ответы.

Основные направления

• Vibe Coders — простейшие программы, которые запускают промпт и сохраняют ответ. Сделать это несложно, и многие энтузиасты предлагают такие решения. Проблема в том, что продукт легко воспроизвести, и защитить его ценность сложно.
• VC Funded Mention Trackers — проекты вроде Peec.ai или TryProfound измеряют «долю голоса» бренда в AI-ответах, дают процентную оценку видимости по сравнению с конкурентами. TryProfound идёт дальше — анализирует сотни миллионов взаимодействий пользователей с ИИ, чтобы понять не только ответы, но и сами вопросы.
• Поворот лидеров рынка — крупные SEO-платформы (Semrush, Ahrefs, seoClarity, Conductor) встраивают AI-мониторинг в привычные панели. Например, Ahrefs Brand Radar или Semrush AI Toolkit позволяют отслеживать упоминания бренда уже в средах вроде Google AI Overviews, ChatGPT или Perplexity.

Главная ценность подхода — наблюдение: «Говорят ли о нас?». Но он хуже отвечает на вопросы «Почему?» и «Как изменить разговор?». При этом для статистически значимых данных база может потребовать 1–5 миллиардов ответов на промпты, что сразу отражается на стоимости.

Подход 2: Формирование цифровой сущности — анализ фундаментальных знаний

Более радикальная идея: следить только за ответами — всё равно что предсказывать погоду, глядя в окно. Чтобы реально влиять, нужно понимать внутренние системы LLM.

Эти инструменты работают не с отдельными ответами, а с базовым «знанием» модели о бренде и его месте в мире. Яркие примеры — Waikay.io и Conductor. Они строят карту понимания LLM, чтобы выявить связи между сущностями и концепциями.

Как это работает (пример Waikay)

1. Начало с темы, а не ключевого слова — например, «облачное хранилище для корпораций» или «устойчивый роскошный туризм».
2. Картирование графа знаний — выявление брендов, особенностей, лидеров мнений, ключевых концепций в этой теме с помощью проприетарного графа знаний и алгоритмов NER.
3. Аудит “мозга” LLM — через API проверяется, ассоциирует ли LLM бренд с нужными характеристиками, понимает ли его позицию относительно конкурентов, нет ли ошибок или путаницы.
4. Формирование плана действий — не просто список упоминаний, а стратегия: например, если LLM видит конкурента как «для корпораций», а нас как «для малого бизнеса» (что неверно), то создаётся план по публикациям, документации и кейсам, чтобы закрепить правильную ассоциацию.

Преимущество в том, что улучшения остаются в ядре знаний LLM и отражаются в бесконечном числе будущих запросов, а не только в отслеживаемых.

Интеллектуальный разрыв: плюсы и минусы

Ни один метод не идеален.

• Промпт-базированный подход даёт много данных, но остаётся реактивным и не раскрывает внутреннюю логику ИИ.
• Фундаментальный подход имеет ограничения: «проблема чёрного ящика» (методы не всегда прозрачны) и «эффект чистой комнаты» (результаты могут не учитывать персонализированный опыт пользователя).

Заключение: от мониторинга к мастерству

Появление GEO-инструментов — признак зрелости отрасли. Мы переходим от вопроса «Упомянул ли нас ИИ?» к «Правильно ли он нас понимает?». Выбор инструмента — это выбор философии. Реактивный мониторинг может подойти не всем, а проактивное формирование знаний LLM даёт долгосрочное преимущество. Цель — не просто видеть отражение бренда в ответах ИИ, а стать частью его цифровой сущности.