Гео инструмент: проверка видимости сайта в нейросетяхНейросеть не ранжирует страницы, тест-драйвы она берёт утверждение и ссылается на него.Практический смысл: люди всё чаще спрашивают у моделей, а не листают выдачу.

Краулер приходит только если нет запрета в robots, а факт закрепляется только при повторении на сторонних площадках. Отсюда и вывод: сначала техническая доступность, потом контент, внешние упоминания. Если делать наоборот сжигает бюджет и ничего не даёт.

Видит ли вас ChatGPT: что показывает аудит. Часто думают, что достаточно обычного SEO, но нейросети берут факты из других источников: разметка, наличие определений, ссылки на первоисточники. Нейросеть не ранжирует страницы, она берёт утверждение и указывает источник.

Побеждает не тот, у кого больше ссылок, а тот, у кого факты разложены по полочкам. Аудит выдаёт проценты по каждому критерию и что исправить в первую очередь. Из чего состоит проверка: блокировка ИИ-краулеров, файл llms.txt, разметка Organization, блок вопросов и ответов, формулировки типа икс это игрек, ссылки на источники, объём текста.

Всё считается по пунктам, поэтому понятно, что чинить в первую очередь. Аудит делается за минуту, на выходе проценты и перечень правок. Зачем это бизнесу: клиенты спрашивают у ChatGPT, а не листают выдачу. Если бренд не упоминается, клиент уходит к конкуренту. Аудит показывает разрыв между тем, что о вас знает ИИ и тем, что реально есть на сайте.

Дальше работа по списку: техника, тест-драйвы текст, потом упоминания. Последовательность важна: без доступа бота текст не сработает. Аудит делается за минуту, результат это проценты и список правок. Зачем это бизнесу: клиенты спрашивают у ChatGPT, а не листают выдачу.

Если бренд не упоминается, выбор делают без вас. Аудит показывает разрыв между тем, что модель знает о вас и тем, что реально есть на сайте. Дальше работа по списку: техника, потом контент, внешние упоминания. Последовательность важна: без доступа бота текст не сработает.

GEO и SEO в чём разница. SEO борется за позицию, GEO за место в ответе. Механика другая: нейросеть не показывает десять ссылок, она собирает факт и ссылается на источник. Отсюда требования: чёткие определения, проверяемые цифры с датой, структура заголовками и внешние подтверждения.

Тот же материал по-разному работает в поиске и в ответах моделей. С чего начать правки: открываем доступ краулерам, потом добавляем определения, дальше разметка, блок вопросов, и упоминания на сторонних сайтах. Первые два пункта дают наибольший эффект. Дальше важен не разовый рывок, а повторяемость: одно упоминание не закрепится, систематические остаются.

Частая ошибка: ждать, что модель сама найдёт сайт.