Где искать новые темы для SEO:

1. Откройте Google Search Console.
2. Найдите запросы с показами, но без кликов.
3. Выберите те, под которые ещё не создавали контент.
4. Проверьте спрос, конкуренцию и намерение пользователя.
5. Создайте материал под подходящие запросы.
6. Отслеживайте позиции и клики.

Ваш сайт уже появляется по этим запросам. Используйте это как отправную точку для роста.

#seo #seohack

В GEO появляется новая семантика

В SEO мы собираем запросы, которые вводят люди.

В GEO появляется ещё один слой:
запросы, которые создаёт сама нейросеть.

Допустим, бизнес хочет продвигаться по 14 темам.

Мы генерируем под них пользовательские промпты и смотрим, в какой веер поисковых запросов ChatGPT их разворачивает.

14 исходных тем могут превратиться в 150-200 дополнительных поисковых формулировок.

Например, пользователь спрашивает:

Как выбрать CRM для отдела продаж?

А нейросеть может дополнительно искать:

• лучшие CRM для малого бизнеса
• сравнение CRM для отдела продаж
• CRM с интеграцией телефонии
• CRM для длинного цикла сделки
• стоимость внедрения CRM

То есть один пользовательский вопрос превращается сразу в несколько тем, по которым нейросеть ищет информацию.

Дальше смотрим:

какие запросы появляются - какие страницы по ним находятся - какие темы повторяются - какие из них стоит закрыть своим контентом.

Например:

14 исходных тем
→ 200 тем после расширения
→ 20 сильных тем для сайта

Получается две семантики:
1) человеческая - о чём спрашивает пользователь.
2) машинная - что дополнительно ищет нейросеть, чтобы ему ответить.

И вот эта машинная семантика становится отдельным слоем GEO-продвижения.

Технически это уже можно автоматизировать: массово отправлять промпты, собирать веерные запросы, поисковую выдачу и источники.

Но есть важный нюанс.

Поведение ChatGPT через API и в реальном интерфейсе может отличаться.

Поэтому измерять видимость бренда только через API - недостаточно.

-= Главный вывод:

в SEO мы оптимизируемся под спрос человека.

В GEO нам нужно оптимизироваться ещё и под поисковое поведение самой нейросети.

То есть теперь важно не только понять, что спрашивает клиент.

Важно понять, что после этого вопроса начинает искать ChatGPT.

#chatgpt #geo

Кому важно продвигаться в нейросетях? 5 эффективных продуктовых решений

#geo

Чат стал поисковиком?

31 августа Еврокомиссия официально отнесла ChatGPT к «очень крупным онлайн-поисковым системам» (дословно: "Very Large Online Search Engine"):
https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_26_1772

-=-

Мы привыкли узнавать поиск по интерфейсу: строка, запрос, список ссылок. Теперь он может выглядеть как разговор.

Раньше мы открывали сайты и собирали ответ сами. Теперь ИИ предлагает готовую версию, учитывая доступный контекст о пользователе и всю найденную информацию о бизнесе:
• отзывы,
• новости,
• старые публикации
• и чужие истории о вашей компании.

Ваш сайт - лишь один из источников (причем если экспертиза не подана и отсутствует "жизнь" - он не является трастовым источником о вашей компании.

Поэтому:
1) ваш сайт для GPT по сути НЕ НУЖЕН
(если вы не выкладываете новости, не раскрываете ценность вашего бизнеса и работающих у вас экспертов для своей отрасли)

2) репутация вашей компании действительно становится стать частью ответа на вопрос: «Стоит ли у вас покупать?»


#chatgpt #geo

Оскар Хартманн — о том, почему бизнесу нужен GEO

В ролике https://youtube.com/shorts/QC0YlXSg7JI предприниматель приводит простой пример: клиент просит нейросеть подобрать три студии для записи подкаста в Казани.

Вопрос для собственника и CMO: ваша компания попадёт в этот список?

Можно иметь сильный продукт, хороший сайт и отличную команду. При этом если клиент выбирает из рекомендаций ИИ, важно оказаться среди тех, кого он рассматривает.

Именно с этим мы работаем в GEO: изучаем ответы нейросетей и их источники, дорабатываем информацию о бизнесе, отслеживаем видимость бренда.

Приятно, что об этой задаче говорит и Оскар. Для меня это ещё один сигнал: тема выходит за пределы круга SEO-специалистов.

Проверьте сами: кого нейросеть рекомендует в вашей нише — вас или конкурентов?


Если хотите разобраться с GEO для своего бизнеса — напишите @myatov_assistent / https://t.me/myatov_assistent.

#geo #маркетинг

Братцы, после операции у меня появилось два важных вывода для бизнеса.

Первый уже повлиял на мои инвестиционные решения. Второй изменил мое отношение к искусственному интеллекту. Расскажу дальше

Хорошие смыслы. И даже Мистер Бист поддерживает Оскара.

Топ-1 в Яндексе больше не делает компанию лидером.

Раньше бизнес мог занять первые позиции в поиске, получать клиентов и считать себя лидером рынка.

Сегодня этого недостаточно.

Я выделяю 10 составляющих цифрового лидерства, объединённых в 5 направлений.

1. Лидерство в поиске

* Топ по коммерческим запросам - когда клиент готов покупать.
* Топ по информационным запросам - когда клиент ещё изучает рынок и выбирает.

2. Лидерство в видео

* Топ в YouTube.
* Топ в Rutube.

3. Лидерство в геосервисах

* Топ в Яндекс Картах.
* Топ в Google Картах.

4. Лидерство в информационном поле

* Высокие позиции в ключевых отраслевых рейтингах.
* Упоминания в ведущих отраслевых СМИ.

5. Лидерство в нейросетях

* Рекомендации в российских нейросетях (Алиса и другие).
* Рекомендации в глобальных нейросетях (ChatGPT, Gemini и другие).

И вот что интересно.

Компания может быть первой в Яндексе, но отсутствовать в рекомендациях ChatGPT.

Может тратить миллионы на PR, но проигрывать конкурентам в отраслевых рейтингах.

Может иметь сильный бренд, но быть практически невидимой на картах и в видеопоиске.

При этом клиент не разделяет SEO, PR, GEO и видеомаркетинг. Он просто ищет, сравнивает и выбирает.

Мой вывод: лидерство больше нельзя строить в одном канале.

Настоящее цифровое лидерство - когда компанию находят, узнают и рекомендуют независимо от того, где человек начинает поиск.

Именно такую систему присутствия бизнесу и нужно выстраивать.

А ведь это только онлайн. Есть ещё офлайн, который должен усиливать всю конструкцию.

Вопрос предпринимателям: по скольким из этих 10 направлений ваша компания действительно лидер?

Как записать свой бренд в мозг ChatGPT?

Разбираю 4 мифа GEO.

Рынок продвижения в нейросетях растёт. Вместе с ним растёт и количество мифов о том, как эти нейросети работают.


Миф №1. У ChatGPT есть база знаний, куда можно добавить компанию.

Реальность: нейросеть - не реляционная и не векторная база данных.

Веса модели - это миллиарды числовых параметров, сформированных в процессе обучения. Там нет отдельной таблицы с брендами, которую можно отредактировать.

Векторные базы данных могут использоваться для поиска информации, но это другой механизм.


Миф №2. Можно проверить, попал ли бренд в веса модели.

Достаточно написать: «Не ищи в интернете. Расскажи, кто такой Михаил Мятов».

Реальность: такой запрос ничего не доказывает.

Модель может использовать контекст, персональную память, ошибаться или выдумывать факты. А отсутствие ответа не означает, что информация не была усвоена при обучении.

Можно измерять, что модель воспроизводит без поиска. Но заглянуть таким способом в её веса нельзя.


Миф №3. Чтобы попасть в веса ChatGPT, нужно разместиться на Википедии и других авторитетных сайтах.

Реальность: гарантий нет.

Опубликованная сегодня статья не изменит веса уже обученной модели.

Информация теоретически может повлиять на будущие версии, если попадёт в обучающие данные. Но когда, в каком объёме и попадёт ли вообще - неизвестно.

И никакого подтверждённого списка «сайтов для попадания в веса» не существует.


Миф №4. Если ChatGPT знает ваш бренд, значит GEO работает.

Реальность: знать компанию и рекомендовать её - совершенно разные вещи.

Нейросеть может прекрасно знать бренд и при этом предлагать пользователю конкурентов.

Для бизнеса важен не сам факт упоминания, а присутствие в рекомендациях по коммерчески значимым запросам.


Так что же измерять в GEO?

Я бы разделил три показателя:

1. Что нейросеть знает о бренде без поиска.
2. Какие источники использует, когда поиск включён.
3. Как часто рекомендует бренд потенциальным клиентам.

И отдельно отслеживал бы обращения и продажи.


Вывод:

Не нужно путать обучение нейросети с поиском информации в интернете.

И уж тем более продавать клиентам «попадание в веса ChatGPT» как гарантированную услугу.

GEO - это работа с видимостью бренда в ответах нейросетей. И эффективность этой работы должна измеряться, а не строиться на мифах.


Источники:

OpenAI - как обучаются модели:
https://openai.com/policies/how-chatgpt-and-our-foundation-models-are-developed/

OpenAI - различия между поисковым роботом и сбором данных для обучения:
https://developers.openai.com/api/docs/bots

Google - рекомендации по продвижению в AI-поиске:
https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features

#geo #chatgpt #googleai #матчасть

Термин Fan-out придуман в Google. Но все ли нейросети работают одинаково?

В GEO всё чаще встречаю термин query fan-out (веерные запросы). Его преподносят как универсальный механизм работы нейросетей. Так ли это?

Что такое fan-out?

В марте 2025 года Google публично описал технологию query fan-out для AI Mode.

Суть: пользователь задаёт один сложный вопрос, система разбивает его на подтемы, выполняет несколько поисковых запросов параллельно, собирает информацию и формирует ответ. Но Google не изобрёл сам принцип разбиения сложных задач на поисковые подзапросы.


Посмотрим, как это реализовано у других компаний.

1. ChatGPT - Query rewriting

• Переформулирует вопрос в один или несколько целевых поисковых запросов.
• Может изучить первые результаты, после чего выполнить дополнительные, более точные поиски.

То есть поиск может быть последовательным, а не только параллельным.


2. Microsoft Copilot - Search query generation

• Выделяет из вопроса ключевые поисковые формулировки и отправляет их в Bing.
• Это может быть один запрос или несколько. Microsoft документирует оба сценария.


3. Claude (Anthropic) - Web search

• В документации Anthropic прямо говорится, что поиск может повторяться несколько раз в рамках одного пользовательского запроса.
• Дополнительно Claude может программно фильтровать найденные результаты перед включением их в контекст.


4. Алиса AI (Яндекс) - уточнение запроса и подвопросы (Query decomposition)

И здесь самое интересное. Яндекс официально описывает механизм разбиения пользовательского запроса на дополнительные вопросы.

Например, пользователь пишет: «хоккей удаление до конца матча»

Алиса может сформировать два подвопроса:
- как называется удаление до конца матча в хоккее;
- за какие нарушения в хоккее назначается матч-штраф.

Затем обращается с уточнёнными запросами к Поиску Яндекса и формирует ответ на основе найденных источников.


5. Amazon Bedrock - Query decomposition / Agentic retrieval

Здесь речь уже не об отдельном чат-боте, а об инструментах построения ИИ-систем.

• Сложный вопрос разбивается на подзапросы.
• Система ищет информацию в подключённых базах знаний, оценивает её достаточность и при необходимости повторяет поиск.


Что из этого следует для GEO?

Общий принцип - поиск и извлечение информации (retrieval). При необходимости система может предварительно переформулировать или декомпозировать запрос.

Но архитектуры, источники, последовательность действий и способы отбора информации отличаются.

Поэтому нельзя автоматически переносить исследования fan-out Google на ChatGPT, Алису или Claude.

Тем более не допустимо утверждать, что существует некая отдельная «агентская семантика», которая важнее обычной пользовательской семантики. На данный момент это миф.

В Реальностьи тот же ChatGPT действительно может формировать дополнительные поисковые запросы. Но это не доказывает существование принципиально нового вида семантики или его превосходство над традиционным SEO.


Для меня правильный подход к GEO - исследовать, какие источники использует конкретная ИИ-система, как она их находит и по каким признакам выбирает для ответа.

GEO-продвижение должно строиться на проверяемых механизмах и доказанных закономерностях, а не на пустой болтовне, когда частные наблюдения за одной нейросетью выдают за универсальные законы работы всех ИИ-систем.


Официальные источники:
• Google Query fan-out
https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-mode-search/
• OpenAI - ChatGPT Search
https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt
• Microsoft - Web Search in Copilot
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/manage-public-web-access
• Anthropic - Claude Web Search
https://platform.claude.com/docs/ru/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool
• Яндекс - Как формируются ответы Алисы AI
https://www.yandex.ru/support/webmaster/ru/alice
• Amazon - Agentic Retrieval
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-agentic-retrieve.html

#geo #googleai #google #chatgpt #copilot #claude #Алиса #Amazon #матчасть #retrieval

⚡️ Как селлерам расти, когда привычные инструменты на WB и Ozon перестают работать?

17 октября выступаю на онлайн-интенсиве «ПРО ЕКОМ #1». Вместе с экспертами разберём, как сохранять продажи, привлекать клиентов и сокращать лишние расходы.

Будет максимум практики: реальные инструменты, рабочие стратегии и полезные материалы для бизнеса.

🎟 Для моих подписчиков есть бесплатные приглашения!

📅 17 октября | 12:00 МСК | Онлайн

👉 Забрать бесплатный билет:
https://venders-place.ru/conference1?utm_content=myatov

Для студентов ВШЭ с сегодняшней лекции - можете писать :

- ассистенту на @myatov_assistent результаты обычного домашнего задания

- на @mike_myatov мне напрямую результаты выполнения домашнего задания со звездочкой.

#вшэ