Когда-то мы узнавали информацию из газет, потом начали пользоваться поисковиками, сейчас все чаще спрашиваем у нейросетей. По данным Statista, в 2024 году около 15 млн взрослых в США уже выбрали генеративный ИИ как основной инструмент онлайн-поиска. К 2028 году это число более чем удвоиться и превысит 36 млн. Такой рост за четыре года говорит не просто о тренде, а о смене парадигмы. ChatGPT, YandexGPT, Perplexity становятся фильтрами реальности и выполняют роль цифрового редактора. Они не показывают всех, а выбирают, кого представить пользователю, решают, кто будет услышан, а кто останется за кадром. Для бизнеса это значит одно — пора пересматривать саму суть digital-видимости. Основатель пиар-агентства ShexPR Елена Круглова объясняет, как сформировать цифровой след, который читают нейросети, и влиять на выдачу искусственного интеллекта
Аудитория нейросетей неуклонно растет: по данным Yota, мобильный трафик таких сервисов в январе 2025 года вырос в пять раз. Люди спрашивают у ИИ, где поужинать вечером, куда съездить на выходные, кто занимается производством подшипников, кто лучший маркетолог в городе N. Для брендов попасть в ответы ИИ становится не менее важной задачей, чем в топ выдачи в поисковике. Для этого нужно понять, как нейросети думают и выбирают тех, кого рекомендуют.
Telegram-канал Forbes.Russia Канал о бизнесе, финансах, экономике и стиле жизни Подписаться
Как думает нейросеть
Представьте, что вы задали вопрос не человеку, а машине, которая сначала внимательно перечитает все энциклопедии, блоги, статьи и инструкции, а уже потом с опорой на факты выдаст вам обобщенный ответ. Так работает большинство современных нейросетей: они используют архитектуру RAG (Retrieval-Augmented Generation, генерация на основе найденной информации). Сначала идет поиск релевантных фрагментов в базе знаний, затем — генерация ответа на их основе.
И тут начинается самое интересное: нейросети не ищут ключевые слова. Они работают со смыслами. Любая единица текста превращается в векторное представление, или эмбеддинг, — компактный математический слепок смысла. Чем больше смысловое сходство между эмбеддингами, тем выше шанс, что нужный фрагмент попадет в выборку.
Лучше всего нейросети считывают четкие, логично структурированные тексты, опубликованные на авторитетных площадках, которые регулярно обновляют.
Проще говоря, если у вас есть ценный контент, но он лежит в хаосе или спрятан за сложной навигацией, нейросеть до него просто не дойдет. Чтобы бренд начал звучать в ответах нейросетей, его контент должен быть доступен для краулеров — специальных программ, которые автоматически обходят сайты, чтобы собрать и проиндексировать информацию. Именно они определяют, какие страницы попадут в поле зрения ИИ и будут учтены при генерации ответов. Если ваш сайт закрыт от индексации или плохо структурирован, краулеры попросту не увидят его содержимое, и, как следствие, нейросеть не будет использовать его как источник. Также нейросетям нравится не просто текст, а текст, дополненный таблицами, изображениями, схемами с метаданными и разметкой. Все это работает как маркер: «Этот источник можно цитировать, он надежен, подробен и понятен».
Где нейросети берут информацию
Нейросети не читают интернет, как мы. Они не сидят в браузере, не открывают статьи подряд и не кликают по баннерам. Они учатся на массивных корпусах текстов, которые регулярно обновляются и встраиваются в их базу знаний. Чем эти данные богаче и системнее, тем выше шанс, что ваш бренд окажется среди источников, на которые ИИ ссылается в своих ответах.
Нейросети опираются на множество страниц, постов, обсуждений и публикаций. В первую очередь в их поле зрения находятся «Википедия», научные обзоры, авторитетные СМИ, корпоративные сайты и техническая документация. Но не только. Все чаще источниками становятся и живые платформы: YouTube (особенно видео с транскрипциями), форумы и ветки комментариев, где обсуждают продукты, сравнивают сервисы, делятся кейсами.
Особое внимание ИИ уделяет свежим и экспертным голосам в соцсетях. Perplexity и Gemini, например, активно индексируют посты в X и LinkedIn. Отзывы и рейтинги тоже становятся социальным сигналом доверия. Если пользователи комментируют, ставят оценки, возвращаются с благодарностью, нейросеть это фиксирует. А бренды с активным, живым фидбэком имеют гораздо больше шансов прозвучать в ответе.
GigaChat и YandexGPT, кроме всего перечисленного, доверяют российским федеральным СМИ, государственным реестрам, отечественным вики-форматам и экспертным UGC-платформам (вроде VC.ru или «Хабра»).
Тут нужен дисклеймер: важно понимать, что не все нейросети обращаются к интернету при генерации ответа. Некоторые — как GPT‑3, GPT‑4 (без плагинов) или Gemini в офлайн-режиме — работают только на базе обучающего корпуса. Эти модели не ходят по сайтам в момент запроса, они «помнят» только то, что было заложено в них на этапе обучения. Попал ли ваш контент в эту выборку или нет, зависит исключительно от дата-инженеров и публичности источника.
В этой колонке мы говорим именно о тех моделях, которые используют механизм RAG и умеют обращаться к актуальной информации в интернете: Perplexity, ChatGPT с веб-браузером, Gemini в онлайн-режиме, YandexGPT, GigaChat от «Сбера». Эти ИИ способны «читать» сайты, форумы, соцсети и строить ответы на основе найденного. Именно с ними и стоит выстраивать цифровую стратегию GEO.
Новый стандарт оптимизации
GEO (Generative Engine Optimization) — это новая логика видимости в эпоху генеративного поиска. В отличие от классического SEO, где ставка делается на позиции в выдаче, GEO стремится к тому, чтобы ваш контент стал источником ответа нейросети. Речь не о замене одного подхода другим, а о расширении инструментария с учетом того, как ИИ выбирает, интерпретирует и воспроизводит информацию.
Здесь работают не ключевые слова, а смысловые ядра. Не ссылки, а цитаты. Не яркие заголовки в стиле «топ-5 лайфхаков», а последовательный, логичный, почти академичный подход. Нейросеть не развлекает, она объясняет, и вы, если хотите, чтобы она восприняла вас всерьез, должны стать источником этого объяснения.
Пишите, как будто объясняете сложную тему коллеге: без лишнего пафоса, но с опорой на факты. Формат Q&A (вопрос-ответ), структурированные списки, понятные заголовки, все это помогает ИИ не просто найти ваш текст, а правильно его интерпретировать.
Генеративные модели регулярно обновляют свои базы знаний, и чем свежее, точнее и полнее контент, тем выше шанс, что он останется в поле их внимания. Это не разовая публикация, а постоянная работа: пересматривать, дополнять, убирать устаревшее.
Как сформировать цифровой след
Для формирования адаптированного под ИИ цифрового следа нужно:
- Проводить аудит цифрового следа. Используйте тестовые запросы в популярных нейросетях и анализируйте, как ваш бренд представлен в ответах. Например, спросите ИИ: назови лучшие металлургические заводы в России, у кого заказать продвижение бренда, посоветуй хороший ресторан в Москве.
- Изучать ответы нейросетей на запросы про конкурентов. Это поможет понять, какие источники и форматы упоминаются чаще всего и как улучшить свои.
- Составить официальное досье — цифровую визитку эксперта или бренда. В визитке эксперта должны быть биография, должность, резюме, портфолио, список достижений, компания, проекты. В визитке бренда — год создания, информация о руководстве, ключевые ценности, важные даты, проекты, достижения.
- Унифицировать всю информацию — нестыковки между данными на сайте, соцсетях, внешних публикациях, каталогах и отзывах подрывают доверие алгоритмов. Проверьте, везде ли одинаковые даты, названия продуктов, должностей, тезисы.
- Создать положительный образ — внимательно следите за сообщениями в публичном пространстве. Если в нейроответах есть устаревшая или негативная информация, разрабатывайте стратегию по ее вытеснению с помощью публикации нового, релевантного и авторитетного позитивного контента. Важно не стремиться удалить информацию, а заменить ее на положительную.
- Работать с репутацией — проявляйте активность в профессиональных сообществах, собирайте положительные отзывы, повышайте цитируемость
-
Развивать медийность — ведите блоги на отраслевых площадках, публикуйтесь в крупных СМИ, выступайте в качестве эксперта на ТВ, участвуйте в профессиональных конференциях и подкастах, премиях, рейтингах. Ссылки на авторитетные СМИ и медиа — мощный сигнал для ИИ.
- Писать проще — чтобы понимали и профессор, и домохозяйка. Не перегружайте текст метафорами, достаточно ясного академического стиля. Избегайте «воды», приводите конкретику: факты и цифры.
- Структурировать тексты — применяйте систему заголовков (H1–H4), абзацы по 150-200 слов, делайте форматирование внутри документа.
- Адаптировать контент под мультимодальные модели. GPT-4o, Gemini и другие нейросети уже умеют анализировать изображения, аудио и видео. Включайте в контент транскрипты и субтитры, alt-тексты и описания изображений, визуальные пояснения и инфографику с текстовыми подписями.
- Не забывать про SEO. Делайте тексты семантически насыщенными, глубоко раскрывайте тему. Указывайте в текстах цели, аудитории и отраслевой контекст — это помогает точной генерации ответов. Ключевые материалы дублируйте с учетом регионального SEO и языковых версий. Используйте разметку schema.org, JSON-LD, SKOS, Markdown — это помогает алгоритмам лучше понять структуру.
- Создать качественный FAQ на сайте в машинно-удобном формате. Используйте короткие блоки «Вопрос–ответ» с понятной структурой. Добавляйте примеры и уточняющие контексты.
- Учитывать персонализацию в генеративных системах. Подстраивайте контент под локальные особенности, переводите статьи на нужные языки, указывайте регион, отрасль и целевую аудиторию — это влияет на финальную генерацию.
Red flags для ИИ
Что может помешать попасть в ответы нейросетей?
- Несогласованность данных. Если информация о бренде различается на сайте, в соцсетях, каталогах и пресс-релизах, нейросети воспринимают это как недостоверность.
- Отсутствие структурирования. Нейтральный текст без заголовков, разбивки и смысловых блоков труднее воспринимается как источник ответа. Нейросети проще не учитывать его, чем пытаться понять.
- Маркетинговый жаргон. Возможно, вы привыкли так говорить, а ИИ нет. Излишне рекламный стиль, метафоры без объяснений, пустые фразы без сути — все это снижает шансы попасть в результат генерации.
- Нерегулярность обновлений. Контент, который не обновляется, может быть исключен нейросетью как устаревший. Особенно это критично для новостных и продуктовых разделов.
- Отсутствие мультимодальности. Видео без транскрипта, изображения без alt-текста, подкасты без описания — все это делает контент «невидимым» для ИИ.
- Слабое присутствие в авторитетных источниках. Если бренд публикуется на второстепенных сайтах и не появляется в медиа, которые ценятся нейросетями, его шансы на видимость минимальны.
- Дублирование информации. Размещение одного и того же текста с разными заголовками воспринимается как манипуляция и снижает доверие к источнику.
Традиционные поисковики становятся вторичными. Главная битва — за то, чтобы стать частью знаний ИИ. Это требует новой культуры работы с контентом: ясной, структурированной, мультимодальной. GEO не будущее, а настоящее. И оно уже изменило правила игры. Если компания не работает над цифровым следом, нейросеть просто не узнает о ней. А значит, не расскажет другим.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора
Источник: www.forbes.ru
