GEO и AEO: оптимизация для AI-поиска

Четыре названия одной задачи

Научная работа

• GEOGenerative Engine Optimization: статья на arXiv, ноябрь 2023, принята на KDD 2024

Слова продавцов

• AEOAnswer Engine Optimization: происхождение приписывают 2017 году, первоисточник не подтверждён
• ≠LLMOсиноним GEO, первоисточник не найден
• ≠AI SEOдва значения: AI для SEO и видимость в AI

Различий по существу между ними нет.

В исходной статье о GEO авторы меняли текст страниц и измеряли, как часто источник попадает в ответ генеративной системы. Лучшие приёмы давали прирост видимости до 40% на их наборе запросов. Это опыт в лабораторных условиях, а не обещание для любого сайта.

Определения всех терминов: Словарь.

В руководстве для владельцев сайтов Google пишет две вещи:

• AEO и GEO - слова, которые можно встретить, а оптимизация под AI-функции Поиска остаётся тем же SEO;
• создавать особые машиночитаемые файлы для Поиска не нужно: Поиск их не использует.

Это позиция одной поисковой системы о своих продуктах. О том, как работают другие AI-системы, она не говорит.

1. Вопросчеловек спрашивает нейросеть
2. Поисксистема ищет страницы в поисковом индексе
3. Чтениеагент открывает несколько страниц
4. Ответтекст со ссылками на источники

Упрощённая схема. Внутреннее устройство у систем разное, и владельцы раскрывают его частично.

Из схемы следует главное: чтобы попасть в ответ, страницу сначала должны найти. Большинство AI-систем с поиском опираются на обычный поисковый индекс. Поэтому сайт, которого нет в поиске, не появится и в ответе.

Надёжно известны основы. Они те же, что и для поиска.

• Страница доступна. Отвечает кодом 200, текст есть в HTML с сервера, нужные роботы не закрыты.
• Страница в индексе. Поисковая система её знает.
• На странице есть прямой ответ. Определение, число, шаг - текстом, а не намёком.
• Текст устроен ясно. Заголовки по смыслу, списки и таблицы там, где они уместны.
• Факты проверяемы. Указаны источник, автор, дата.
• Сущности описаны явно. Структурированные данные говорят, что это товар, статья или организация.

Писать текст «для машины» в ущерб человеку не нужно. Ясный текст читают обе стороны.

• robots.txt решает, пустят ли робота. Закрыть обучение и остаться в AI-поиске можно: это разные роботы. AI-краулеры.
• Структурированные данные читают поисковые системы, и через них сведения доходят до AI-систем. Структурированные данные и JSON-LD.
• llms.txt помогает агенту, который уже пришёл на сайт, найти нужное. На попадание в ответ он, по имеющимся исследованиям, не влияет. Работает ли llms.txt.
• Markdown-версии облегчают чтение агенту. Markdown-версии страниц.

Все слои по порядку: Сайт, готовый к AI.

Что известно, а что нет

Подтверждено

• Google применяет к AI-функциям Поиска те же основы, что и к обычному поиску.
• Научная работа о GEO показала, что правки текста меняют частоту попадания источника в ответ в условиях опыта.
• AI-системы публикуют имена и назначение своих роботов.

Не доказано

• Что наличие llms.txt увеличивает цитирование: исследование SE Ranking на 300 тысячах доменов связи не нашло.
• Что результаты лабораторного опыта переносятся на произвольный сайт и держатся при обновлении моделей.
• Что платный сервис «AI-видимости» измеряет то же, что другой такой сервис.

Чего это не означает

• Позиции в ответе нейросети не существует.
• Гарантировать упоминание нельзя.

Основы SEO работают и для AI-поиска. Особых приёмов с доказанным эффектом для обычного сайта нет.

Как измерять и где у измерения пределы: Как измерить видимость в AI.