Как работает поисковая оптимизация для ИИ в работе современных маркетологов

Сегодня, когда покупатель задает вопрос ChatGPT, Perplexity или ИИ-режиму Google, он редко видит список предложенных ссылок. Он видит один синтезированный ответ, в котором цитируется несколько источников. Если ваш бренд входит в число этих источников, вы получаете внимание, трафик и доверие. Если нет — вы невидимы, даже если занимаете первую страницу выдачи.

Этот сдвиг важен для команд, отвечающих за доход, которым нужно охватить этих покупателей. Реферальный трафик от ИИ-инструментов, таких как ChatGPT и Gemini, утроился за последний год, и говорят, что совершили бизнес-покупку, основываясь на бренде, который впервые обнаружили в ответе ИИ. Почти 1/3 сделали это более одного раза. Аудитория не исчезла; она переместилась внутрь ответа.

В этом руководстве мы объясняем, как на самом деле работает оптимизация для ИИ-поиска: как ИИ-движки ответов извлекают, обосновывают, цитируют и оценивают контент, и что нужно сделать брендам, чтобы их контент было легче находить, понимать и цитировать ИИ-системам. Также включено: сравнение классического SEO и оптимизации для ИИ-поиска, быстрые победы, которые можно внедрить на этой неделе, и экспертные советы от практиков из подкаста Found in AI.

Оглавление

• TL;DR: Оптимизация для ИИ-поиска
• Как работает оптимизация для ИИ-поиска изнутри?
• Где вы появляетесь в ИИ-поиске (и как соответствовать требованиям)
• Чем оптимизация для ИИ-поиска отличается от традиционного SEO
• Как улучшить оптимизацию для ИИ-поиска для структуры контента и Q&A-контента
• Как работает оптимизация для ИИ-поиска для сущностей и внутренней перелинковки
• Как работает оптимизация ИИ-сайтов с технической стороны?
• Мифы об ИИ-поиске, которые стоит забыть прямо сейчас
• Быстрые победы для оптимизации ИИ-поиска, которые можно реализовать на этой неделе
• Как измерить видимость и влияние в ИИ-поиске
• Часто задаваемые вопросы об оптимизации для ИИ-поиска
• С чего начать оптимизацию для ИИ-поиска

Оптимизация для ИИ-поиска делает контент более доступным для извлечения, понимания и цитирования ИИ-системами. В то время как традиционное SEO фокусируется на ключевых словах для повышения рейтинга в результатах поиска, оптимизация для ИИ-поиска отдает приоритет контексту, часто используя генерацию с дополнением (RAG) для извлечения и цитирования актуального контента на основе цитат, сущностей, сводок и структуры вопросов и ответов.

Как работает оптимизация для ИИ-поиска изнутри?

Чтобы оптимизироваться для ИИ-поиска, полезно знать, что происходит между запросом и ответом. Как объяснил Пэт Рейнхарт, вице-президент по профессиональным услугам в Conductor, в подкасте Found in AI: «LLM работает не так, как традиционная поисковая система, например Google или Bing. Они обращаются к индексу и пытаются семантически связать запрос с фрагментом контента. LLM работает на основе собственной модели. Если она не знает ответа или считает его недостаточно полным, она идет в Google, чтобы найти его в режиме реального времени».

Для работы этого процесса основную нагрузку берут на себя два механизма: генерация с дополнением (RAG) и расширение запроса (query fan-out).

Генерация с дополнением (RAG)

Генерация с дополнением повышает точность и качество вывода LLM. LLM обучаются на исходном наборе данных и генерируют ответы из своей внутренней базы знаний. Поэтому они могут быстро устаревать или «галлюцинировать» ответы. RAG исправляет это, добавляя внешний поиск, объединяя актуальные источники с генерируемыми ответами.

На практике система извлекает релевантные, актуальные веб-страницы, а затем пишет ответ, опираясь на то, что она только что извлекла. Обоснование (grounding) — это связующее звено. Оно привязывает ответ к исходному материалу, который подтверждает ответ, поэтому вы видите кликабельные цитаты рядом с сгенерированным ответом.

Google описывает свои собственные ИИ-функции в своем руководстве по оптимизации для ИИ-функций так: системы извлекают релевантные, актуальные веб-страницы из индекса поиска для обоснования ответов, и страница должна быть проиндексирована и соответствовать требованиям для отображения со сниппетом, чтобы ее вообще можно было использовать.

Другими словами, контент должен быть доступен для сканирования, индексации и подходить для сниппетов, чтобы быть включенным в сгенерированный ИИ ответ.

Расширение запроса (Query Fan-Out)

В то время как RAG фокусируется на «где» (источники), расширение запроса фокусируется на «почему» (намерение пользователя). Расширение запроса улучшает вывод ответов LLM, разбивая запрос пользователя на связанные подзапросы, анализируя их на предмет контекстуальных критериев, таких как цена или сроки, и синтезируя результаты в единый ответ на основе этих уточнений.

Согласно Search Engine Land, один вопрос может вызвать десятки подзапросов по предсказуемым шаблонам, включая эквивалентные формулировки, уточняющие вопросы, более широкие и узкие версии, а также логически подразумеваемые вопросы. Google подтвердил, что его системы могут выполнять несколько связанных поисков по подтемам и источникам данных во время генерации ответа.

Вот почему контекст важнее ключевых слов. Запросы длиннее и более разговорны, чем поисковые фразы, поэтому страница, которая отвечает на целый кластер связанных вопросов, имеет больше поверхностей для извлечения. Как сказал Рейнхарт, средний запрос в Google состоит из трех-четырех слов, в то время как средний запрос в ChatGPT составляет около 23 слов, что дает модели контекст целого разговора для работы.

Где вы появляетесь в ИИ-поиске (и как соответствовать требованиям)

В ИИ-поиске вы конкурируете за цитирование в нескольких ИИ-движках, и каждый из них вознаграждает за немного разный контент.

• AI Overviews: сводные блоки ответов в верхней части многих результатов Google. Они извлекают данные из проиндексированных страниц и цитируют несколько источников внутри текста.
• AI Mode: разговорный опыт поиска Google, основанный на расширении запросов, где один запрос порождает множество подзапросов и синтезированный, богатый цитатами ответ.
• ИИ-чаты и движки ответов: ChatGPT, Perplexity, Gemini и Copilot отвечают в разговорной форме и показывают цитаты или упоминания брендов в зависимости от инструмента и того, включено ли извлечение в реальном времени.

Типы контента, которые с наибольшей вероятностью появятся, имеют несколько общих черт:

• Они отвечают на конкретный вопрос в самом начале.
• Они четко структурированы.
• Их легко извлечь.

Определения, пошаговые инструкции, сравнительные таблицы, FAQ, оригинальные данные и четко атрибутированные экспертные комментарии — все это хорошо подходит. Как отметил Рейнхарт в подкасте Found in AI, боты хотят зайти, получить ответ как можно быстрее, разбить его на части и вернуть пользователю.

Чем оптимизация для ИИ-поиска отличается от традиционного SEO

Традиционное SEO фокусируется на ранжировании страниц и получении кликов, в то время как оптимизация для ИИ-поиска делает упор на цитаты, сущности, сводки и структуру вопросов и ответов.

ИИ-поиск — это дополнительный уровень поверх SEO, а не замена. Технические основы по-прежнему важны, и современная стратегия оптимизации для генеративных движков — это во многом SEO с добавленной новой структурной дисциплиной.

Как сказал Рейнхарт в Found in AI: «Дело не в ранжировании по конкретному ключевому слову. Дело в том, как часто я появляюсь, упоминаюсь и цитируюсь по этой теме, о которой говорят люди».

Сравнение: задачи классического SEO против задач оптимизации для ИИ-поиска

Целевые ключевые слова и соответствие поисковому намерению.

Ответы на кластеры вопросов и уточняющие вопросы, которые предсказывают движки ответов.

Завоевание позиции в рейтинге (первая страница, топ-3).

Завоевание цитат и доли голоса внутри ответа.

Получайте обратные ссылки для авторитетности домена.

Создавайте авторитетность сущности посредством постоянных упоминаний в сети.

Оптимизируйте теги заголовков и метаописания.

Оптимизируйте пары «утверждение-цитата» и блоки вопросов и ответов для извлечения.

Измеряйте позиции, клики и сеансы.

Измеряйте упоминания, цитирования, тональность и трафик, перенаправленный ИИ.

Пишите для человека, который просматривает страницу.

Пишите для человека и для машины, которая извлекает фрагмент текста.

Одна страница ранжируется по одному ключевому слову.

Одна страница должна удовлетворять множество разветвленных подзапросов.

Как улучшить AI-оптимизацию поиска для структуры контента и ответов на вопросы

Системы ответов извлекают фрагменты текста, а не пересказывают страницы целиком. Поэтому единица оптимизации смещается со страницы на извлекаемый блок. Когда блок четко формулирует утверждение и сразу же подкрепляет его, модель ИИ может взять его, довериться ему и процитировать.

Вот как создавать контент, который легко извлекается.

(Более подробное руководство по написанию текстов см. в руководстве HubSpot о том, как писать для ИИ-поиска.)

1. Пишите утверждения с немедленным цитированием.

Начинайте раздел с прямого, самодостаточного утверждения, а затем сразу же подкрепляйте его данными, источником или конкретным примером. Эта модель «утверждение — доказательство» отражает то, как формируется обоснованный ответ, поэтому модели легко повторно использовать фрагмент и добавить ссылку на источник.

Совет: не прячьте ответ в глубине третьего абзаца. Сначала поставьте извлекаемое предложение, а затем добавьте нюансы, которые нужны читателю-человеку.

2. Используйте оптимизацию на основе вопросов в подзаголовках.

Формулируйте подзаголовки как вопросы, которые люди действительно задают, а затем отвечайте на них в первых двух-трех предложениях ниже. Разветвление запросов порождает уточняющие вопросы, поэтому страница, организованная вокруг реальных вопросов, дает модели больше поверхностей для сопоставления.

Думайте о своих H2 и H3 как о карте кластера намерений, а не просто как о местах для ключевых слов.

Что говорят эксперты: Романа Куц, основательница SaaStorm, рассказала в подкасте Found in AI, что просит авторов давать очень прямые ответы в своем контенте. Она сказала: «Большая часть трафика, который приходит из GPT, поступает из очень коротких и понятных FAQ».

3. Добавьте FAQ-схему для усиления блоков вопросов и ответов.

Разметка контента вопросов и ответов с помощью схемы FAQPage помечает отношения «вопрос-ответ» для машин, помогая системам анализировать и повторно использовать его.

Важное примечание о точности: Google отказался от расширенных результатов FAQ, поэтому схема больше не принесет вам расширяемого фрагмента FAQ в поисковой выдаче. Но вам следует сохранить контент вопросов и ответов, потому что он по-прежнему служит читателям и дает системам ответов чистые, помеченные пары для извлечения. Просто не добавляйте его в ожидании функции расширенных результатов, которой больше не существует.

Что говорят эксперты: Как описывает Куц, Google видит контент через призму кода, сниппетов и схемы: сигналы внутренних ссылок, разметка FAQ и схема автора, которая говорит, что это написал реальный человек. Схема не спасет слабый контент, но она устраняет двусмысленность в хорошем контенте.

Как работает AI-оптимизация поиска для сущностей и внутренних ссылок

В ИИ-поиске авторитетность зависит не столько от показателей авторитетности домена, сколько от сущностей — людей, брендов и организаций, которые модель распознает и которым доверяет.

Обоснование связывает ответ с источниками, которым доверяет система, а уверенность строится на последовательности. Эта последовательность создается в двух местах: как вы описываете себя на своем собственном ресурсе и насколько последовательно вас описывают так везде в другом месте.

Внутренние ссылки выполняют ту же работу внутри вашего сайта. Когда вы ссылаетесь на автора на реальной странице биографии или на определение на более глубоком руководстве, которое его расширяет, вы сообщаете модели, какие страницы принадлежат одной и той же сущности и как они связаны. Последовательность — это сигнал, а внутренние ссылки — это способ показать свою работу.

1. Стандартизируйте сущности автора и организации.

Выберите одно каноническое описание вашего бренда и ваших экспертов и повторяйте его везде. Это включает:

• Ваш сайт.
• Биографии авторов.
• LinkedIn.
• Биографии в подкастах.
• Сторонние профили.

Совет: добавьте схему автора и сущность организации, свяжите авторов с реальной страницей биографии и сохраняйте заголовки и названия компаний идентичными на всех ресурсах. Последовательное повторение укрепляет сущность, которую модель связывает с вашей темой.

2. Создавайте сигналы отзывов и упоминаний вне сайта.

Работа на странице делает вас подходящим кандидатом. Упоминания вне сайта делают вас авторитетным. Цитирование, упоминание и обсуждение на сторонних сайтах, в подкастах и сообществах учит системы ИИ тому, что ваш бренд существует за пределами собственного веб-сайта.

Reddit заслуживает особого внимания из-за того, насколько сильно он питает эти модели. По состоянию на август 2026 года Google и OpenAI по-прежнему имеют партнерские отношения с Reddit, что означает, что эти платформы активно выводят пользовательский контент на поверхность.

Подвох в том, чтобы заставить Reddit или любое стороннее упоминание работать, заключается в аутентичности. Сообщества и модели, обученные на них, наказывают за контент, который выглядит искусственным. Появляйтесь как человек, а не как пресс-релиз. Как сказала Бет Чернес, юрист и SEO-стратег, в подкасте Found in AI: «Если вы звучите как ИИ на Reddit, никто вас не полюбит. Они будут говорить о том, что вы ИИ, а потом вас забанят. Вы должны приходить и быть человеком».

Совет: прогоните название своего бренда через ChatGPT и Perplexity и посмотрите, что цитируется — не то, упомянуты ли вы, а с чьей страницы модель взяла информацию. Подборки, сайты с отзывами, ветки Reddit и отраслевые публикации постоянно всплывают. Эти сторонние источники — ваши цели для размещения, и этот список обычно полезнее, чем отчет по ключевым словам.

Как работает AI-оптимизация веб-сайта с технической стороны?

Техническая AI-оптимизация веб-сайта — это в основном хорошее техническое SEO, применяемое с учетом извлечения данных. Руководство HubSpot по техническому SEO для ИИ и обзор AI-оптимизации веб-сайтов углубляются в детали, но вот два рычага, которые имеют наибольшее значение.

1. Используйте структурированные данные там, где это важно.

Структурированные данные полезны, но это не волшебный переключатель. Google четко заявляет, что не требует специальных машиночитаемых файлов для функций ИИ и что структурированные данные поддерживают понимание, а не гарантируют включение.

Отдавайте приоритет типам схем, которые проясняют смысл:

• Organization и Person для сущностей
• Article или BlogPosting с реальным автором
• Product и Review, где это уместно
• Breadcrumb для структуры

Используйте их для устранения двусмысленности, а не как замену содержанию.

2. Оптимизируйте JavaScript и рендеринг для сканирования.

ИИ-краулеры хотят зайти, извлечь данные и быстро уйти. Если ваш основной контент появляется только после тяжелого клиентского JavaScript, многие краулеры могут его никогда не увидеть.

Вот как это исправить:

• Предоставляйте значимый контент в исходном HTML (серверный рендеринг или предварительный рендеринг ключевого текста)
• Держите критически важный текст вне изображений и виджетов, зависящих от скриптов
• Убедитесь, что ваши правила robots не блокируют случайно системы ответов, до которых вы хотите достучаться

Совет: отключите JavaScript в браузере и перезагрузите свою главную страницу. То, что осталось на экране, — это примерно то, что видит ИИ-краулер. Если ваши ключевые объяснения, сравнения или ответы на часто задаваемые вопросы исчезают, это тот контент, за который вас не цитируют.

Мифы об AI-поиске, которые стоит игнорировать прямо сейчас

Существует множество советов по ИИ-поиску, которые являются не более чем фольклором. Вот пять мифов, от которых пора отказаться, каждый из которых проверен на основе актуальных официальных рекомендаций.

Миф: Вам нужен файл llms.txt для Google.

Ведутся жаркие споры о том, нужен ли брендам файл llms.txt. По состоянию на август 2026 года Google прямо заявил, что вам не нужно создавать новые машиночитаемые файлы для функций ИИ и что Google Поиск игнорирует такие файлы, как llms.txt.

Совет: Потратьте время на контент и его доступность для сканирования, а не на файл, который основные поисковые системы в данный момент не читают.

Примечание: В начале мая 2026 года появилась информация о поддержке llms.txt в Chrome. Это инструменты Chrome, предназначенные для ИИ-агентов, перемещающихся по вашему сайту, а не рекомендации для Поиска — именно поэтому это не противоречит сказанному выше. Даже там этот файл является необязательным. Lighthouse помечает аудит как «Неприменимо», если у вас его нет. Если агентный браузинг входит в ваши планы, возможно, его стоит добавить. Однако это не является частью стратегии оптимизации для ИИ-поиска.

Миф: Разрезайте всё на крошечные фрагменты.

Возможность извлечения данных зависит от четкой структуры, а не от превращения вашего контента в обрывки. Google прямо заявляет, что нет необходимости разбивать контент на мелкие части, чтобы ИИ мог его понять.

Совет: Используйте понятные заголовки, короткие вводные абзацы и маркированные разделы, а не «стену» из предложений.

Миф: Переписывайте контент специально для ИИ.

Переписывание исключительно для машин — это пустая трата усилий, потому что модели понимают синонимы и естественную речь. Выигрышная стратегия — писать так, чтобы в первую очередь помочь людям, при этом сохраняя легкость извлечения информации.

Совет: Очеловечивайте контент, добавляйте реальный взгляд на вещи, а затем хорошо структурируйте его.

Миф: Создавайте упоминания, и вас будут цитировать.

Неаутентичные упоминания и спамные схемы ссылок не создают устойчивого авторитета сущности, и сообщества быстро их выявляют. Именно заслуженные, подлинные упоминания на авторитетных каналах влияют на включение в ответы ИИ. Качество и последовательность важнее объема.

Миф: Разметка Schema сама по себе — это короткий путь к успеху.

Schema проясняет хороший контент, но не может создать авторитет для «пустого» контента. Относитесь к ней как к маркировке, а не как к рычагу влияния. Если исходный фрагмент текста плохо отвечает на вопрос, никакая разметка не заставит модель процитировать его.

Совет: Проверяйте страницы с разметкой через инструмент Google Rich Results Test. Валидная схема на странице, которую не цитируют, исключает разметку как причину и возвращает вас к вопросу о том, действительно ли фрагмент отвечает на запрос пользователя. А для типов схем, которые не подходят для расширенных результатов, используйте Schema Markup Validator. (Важно: Rich Results Test от Google — это не инструмент для оценки видимости. Это просто полезная проверка.)

Быстрые победы в оптимизации для ИИ-поиска, которые можно внедрить на этой неделе

Вот три высокоэффективных шага, которые могут улучшить оптимизацию для ИИ-поиска в течение нескольких дней.

1. Добавьте короткие блоки вопросов и ответов.

На своих пяти главных коммерческих страницах добавьте FAQ из двух-четырех вопросов, каждый из которых содержит ответ не более чем из трех предложений. Короткие, прямые ответы — это именно то, что попадает в ответы ИИ.

2. Стандартизируйте названия сущностей.

Проведите аудит того, как ваш бренд и авторы описываются на сайте, в социальных профилях и сторонних биографиях. Выберите один канонический дескриптор и сделайте так, чтобы все профили соответствовали ему на этой неделе.

Что говорят эксперты: Дэвид Киркдорффер, фракционный маркетолог, дал четкое предупреждение в Found in AI: «Мы можем сказать одно и то же разными словами, и смысл останется прежним. Но если мы изменим слова достаточно сильно, мы перескочим из одного значения в другое». Используйте один и тот же дескриптор везде.

3. Добавьте биографии авторов.

Для каждой ключевой статьи добавьте реальную подпись автора с указанием его квалификации, ссылкой на страницу биографии и прикрепленной схемой автора. Это быстрый и надежный сигнал опыта и экспертности как для читателей, так и для моделей.

Хотите увидеть данные, стоящие за всем этим? Отчет HubSpot’s State of AEO подробно описывает, как ИИ-поиск меняет поведение покупателей, включая данные о цитировании от более чем 4000 маркетологов и шести поисковых систем, чтобы вы могли протестировать свою стратегию на основе этих показателей.

Как измерить видимость и влияние в ИИ-поиске

Нельзя управлять тем, что нельзя измерить, а для видимости в ИИ нужна своя система показателей, потому что ранжирование больше не отражает всю картину. Установите ежемесячный ориентир и отслеживайте тренд, а не ежедневный шум. Вот KPI, которые важны для ваших усилий по оптимизации для ИИ-поиска.

• Упоминания и тональность: как часто вас называют в ChatGPT, Gemini и Perplexity и является ли контекст позитивным.
• Трафик от ИИ: сеансы, приходящие из ИИ-поисковиков, отслеживаемые отдельно от классического органического поиска.
• Качество присутствия: цитируют ли вас как основной источник или упоминают вскользь? Точны ли факты о вас?
• Влияние на бизнес: MQL, воронка и сделки, на которые повлияли сеансы из ИИ-поиска — это метрики, которые связывают видимость с доходом.

Для быстрого базового уровня проведите разовый аудит с помощью такого инструмента, как HubSpot’s AI Search Grader, который оценивает видимость бренда в поисковых системах. Затем отслеживайте ежедневные изменения. Суть в том, чтобы установить ориентир, который вы сможете улучшать каждый месяц.

Совет: Привязка видимости в ИИ к воронке продаж в дополнение к цитированиям — это то, что позволяет выделить бюджет на AEO. В течение двух лет инвестиций в ранние тактики AEO, рост квалифицированных лидов из ИИ и двукратное улучшение конверсии от этих лидов, наряду с увеличением количества упоминаний бренда на 411%. Это те цифры, которые впечатляют финансового директора.

Часто задаваемые вопросы об оптимизации для ИИ-поиска

Стоит ли разрешать GPTBot и другим ИИ-краулерам сканировать сайт?

Чтобы вас цитировали, ИИ-системы должны иметь возможность читать ваш контент. Разрешите OAI-SearchBot, ChatGPT-User и стандартному краулеру Google в вашем robots.txt. GPTBot — это краулер OpenAI для обучения, а Google-Extended управляет обучением Gemini. Некоторые бренды разрешают и их для более широкого присутствия, в то время как другие ограничивают использование данных для обучения в рамках политики. Что бы вы ни выбрали, делайте это осознанно. Случайная блокировка ботов, отвечающих за поиск и цитирование, — самая распространенная ошибка.

Как часто нужно обновлять контент для ИИ-поиска?

Для ИИ-поиска свежесть означает демонстрацию того, что страница активно поддерживается. ИИ-системы отдают предпочтение актуальным, ухоженным страницам, поэтому обновляйте приоритетный контент ежемесячно или ежеквартально, включая:

• Обновление статистики.
• Добавление контекста «по состоянию на [дата]».
• Включение новых примеров.
• Удаление устаревшей информации.

Какой лучший способ структурировать вопросы и ответы для извлечения ИИ?

Чтобы оптимизировать FAQ для извлечения ИИ, используйте реальный вопрос пользователя в качестве подзаголовка, отвечайте на него в первых одном-трех предложениях, а затем дополняйте. Делайте каждый ответ самодостаточным, чтобы он имел смысл вне контекста, и добавьте схему FAQPage для маркировки пар. Помните, что расширенные результаты (rich results) в SERP больше не являются приоритетом, поэтому ценность здесь заключается в понятности для машины.

Можно ли оптимизировать существующие посты или нужно создавать новые?

Начните с того, что у вас есть. Оптимизация существующих постов, которые уже имеют трафик, происходит быстрее и усиливает сигналы свежести:

• Добавьте блоки вопросов и ответов.
• Уточните фрагменты с утверждениями и цитатами.
• Стандартизируйте сущности авторов.
• Подтвердите доступность для сканирования.

Как связать видимость в ИИ-поиске с доходом?

Сегментируйте сеансы, инициированные ИИ, а затем отслеживайте их путь по вашей воронке до этапа MQL, формирования пайплайна и закрытия сделок точно так же, как вы атрибутируете любой другой канал. Обращайте внимание на качество конверсии, а не только на ее объем — по сравнению с 5,3% для органического поиска в глобальной электронной коммерции по состоянию на сентябрь 2025 года.

С чего начать оптимизацию для ИИ-поиска

Оптимизация для ИИ-поиска делает ваш контент удобным для извлечения, понимания и цитирования машинами. Поисковые системы с поддержкой ответов используют генерацию с дополненной выборкой (RAG), чтобы обосновывать ответы актуальными источниками, и расширение запросов для одновременного удовлетворения группы связанных вопросов. ИИ-поисковики отдают предпочтение страницам, которые делают четкие утверждения, немедленно подкрепляют их, имеют структурированные блоки «вопрос-ответ», стандартизированные сущности, а также остаются доступными для сканирования и поддерживаются в актуальном состоянии.

Оптимизация для ИИ-поиска не заменяет SEO. Она дополняет его цитатами, сущностями, краткими сводками и структурой «вопрос-ответ». Вы можете использовать инструменты AEO от HubSpot для отслеживания видимости бренда в ChatGPT, Gemini и Perplexity, превращая эти данные в приоритетные рекомендации.

Последнее замечание из практики: когда в конце 2025 года я потратил несколько недель на выполнение одних и тех же запросов в ChatGPT, Perplexity и функциях ИИ от Google, выяснилось, что цитировались не домены с самым высоким авторитетом. Это были страницы, которые были свежими, четко структурированными и невероятно простыми для извлечения данных. Оптимизируйте контент под ответ, и вы оптимизируете его под будущее поиска.

Ссылки: HubSpot AEO.