# GEO и AEO: оптимизация сайта для AI-поиска

> Что такое GEO и AEO, откуда взялись эти термины, что о них говорит Google, какое место занимают llms.txt и структурированные данные и что из обещаний поддаётся проверке

Страница: https://llms-full-txt.ru/guides/geo-aeo/
Указатель сайта: https://llms-full-txt.ru/llms.txt

GEO и AEO - названия одной задачи: сделать так, чтобы сайт попадал в ответы нейросетей и AI-поиска и чтобы на него ссылались.

GEO пришёл из научной статьи 2023 года. AEO и остальные слова придуманы продавцами услуг. Google считает всё это обычным SEO.

Отдельного приёма, который гарантирует попадание в ответ, не существует. Работает то же, что и раньше: доступный сайт, ясный текст, проверяемые факты.

## Откуда слова

- Четыре названия одной задачи
- Научная работа
- GEO
- Generative Engine Optimization: статья на arXiv, ноябрь 2023, принята на KDD 2024
- Слова продавцов
- AEO
- Answer Engine Optimization: происхождение приписывают 2017 году, первоисточник не подтверждён
- LLMO
- синоним GEO, первоисточник не найден
- AI SEO
- два 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](https://llms-full-txt.ru/reference/glossary/).

## Что говорит Google

В руководстве для владельцев сайтов [Google пишет](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide) 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.

## Как ответ собирается

- Путь от вопроса до ответа со ссылкой
- Вопрос
- человек спрашивает нейросеть
- Поиск
- система ищет страницы в поисковом индексе
- Чтение
- агент открывает несколько страниц
- Ответ
- текст со ссылками на источники

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.

## Что на это влияет

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.

## Место файлов и разметки

- **`robots.txt`** решает, пустят ли робота. Закрыть обучение и остаться в AI-поиске можно: это разные роботы. [AI-краулеры](https://llms-full-txt.ru/guides/ai-crawlers/).
- **Структурированные данные** читают поисковые системы, и через них сведения доходят до AI-систем. [Структурированные данные и JSON-LD](https://llms-full-txt.ru/guides/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](https://llms-full-txt.ru/guides/does-llms-txt-work/).
- **Markdown-версии** облегчают чтение агенту. [Markdown-версии страниц](https://llms-full-txt.ru/guides/markdown-pages/).

Все слои по порядку: [Сайт, готовый к AI](https://llms-full-txt.ru/guides/ai-ready-site/).

## 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](https://seranking.com/blog/llms-txt/) 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.

## Что делать на практике

1. Убедись, что сайт доступен и есть в поисковом индексе.
2. Реши, каких AI-роботов пускать, и запиши это в `robots.txt`.
3. Добавь структурированные данные подходящего типа и проверь их валидаторами.
4. На главных страницах дай прямые ответы на вопросы, с которыми приходят люди.
5. Укажи автора, дату и источники.
6. Добавь `llms.txt`, если на сайте есть материалы, которые агенту полезно найти быстро.
7. Начни измерять: журналы, переходы, постоянный набор вопросов.

Как измерять и где у измерения пределы: [Как измерить видимость в AI](https://llms-full-txt.ru/guides/ai-visibility/).