AEO, GEO и LLMO: как AI меняет поиск и что делать брендам

Экосистема поиска вступила в новую фазу: пользователи всё чаще находят информацию не только через традиционные поисковые системы, но и через AI Overviews, генеративные ответы и разговорные модели вроде ChatGPT, Gemini, Claude и Perplexity.

Чтобы оставаться видимыми на этих поверхностях, компаниям приходится оптимизировать контент под три направления — AEO, GEO и LLMO.

Эти подходы не конкурируют. Они формируют единую систему, которая помогает контенту появляться на всех AI-каналах: в выдаче поисковиков, в генеративных сводках, в длинных AI-ответах и внутри разговорных интерфейсов.

→ AEO — Answer Engine Optimization. Направление, ориентированное на экстракцию прямых, структурированных ответов. AEO делает контент удобным для систем, которые должны выдавать “готовый ответ”: Google AI Overviews, голосовые ассистенты, чаты с вопросно-ответной логикой.
Ключевые признаки:
— чёткие заголовки, вопросные формулировки
— краткие определения
— структурированные блоки, списки, FAQ
— предельно ясная логика подачи

→ GEO — Generative Engine Optimization. Оптимизация для генеративных алгоритмов, которые создают обзоры, аналитические сводки, пояснительные тексты. GEO делает контент источником, который AI захочет цитировать.
Ключевые признаки:
— глубина раскрытия темы
— экспертность, подтверждённая фактами и ссылками
— свежесть и актуальность материала
— расширенный контекст, статистика, анализ

→ LLMO — Large Language Model Optimization. Подход, ориентированный на то, как большие языковые модели интерпретируют сущности: компании, бренды, процессы, номенклатуру. LLMO помогает моделям consistently использовать корректные факты, термины и описания в длинных ответах.
Ключевые признаки:
— единообразное описание сущностей
— чёткая терминология
— оригинальные инсайты, которые модель может переносить в длинные ответы
— сильные сигнал бренда и экспертизы

По поисковому намерению
— AEO: прямые вопросы (“что такое…”, “как сделать…”).
— GEO: широкие поисковые запросы, требующие обстоятельного контекста.
— LLMO: открытые вопросы внутри ChatGPT и других LLM-инструментов.

Где появляется контент
— AEO: фичер-сниппеты, answer boxes, карточки с определениями.
— GEO: AI Overviews, генеративные summaries вверху SERP.
— LLMO: длинные AI-ответы, разговорные ветки, citation-style блоки.

Какой стиль работает лучше
— AEO: короткие, чёткие, сканируемые блоки.
— GEO: большие статьи с глубокой проработкой темы.
— LLMO: гайды, аналитика, последовательная терминология.

Фокус оптимизации
— AEO: форматирование и структура.
— GEO: достоверность, ссылки, доказательная база.
— LLMO: ясные сущности и бренд-сигналы.

Три уровня складываются в единую систему:

— AEO создаёт каркас. Структура помогает моделям извлекать точные ответы. Правильные заголовки, чёткие определения и короткие формулировки — основа, на которой всё держится.

— GEO добавляет глубину. После того как структура выстроена, генеративные движки используют более расширенные части контента.
Именно GEO превращает материал в источник, который цитируют AI-обзоры.

— LLMO укрепляет понимание бренда. Модели лучше распознают сущности, корректно пересказывают терминологию, точнее интерпретируют продукт или компанию в длинных ответах.

AEO — если задача в быстром захвате намерений
Подходит для:
— локальных и сервисных бизнесов
— продуктовых страниц формата “что это / как работает”
— проектов, завязанных на лидогенерации
— материалов, которые должны попадать в сниппеты

GEO — если критичны глубина и доверие
Приоритет для:
— длинных экспертных статей
— образовательных платформ
— B2B-сегмента
— отраслей с высокой зависимостью от экспертного контента
— стратегий, где важны AI Overviews

LLMO — если бренд должен быть частью AI-дискурса
Особенно важно, если компания:
— хочет, чтобы AI упоминал её в длинных ответах
— создаёт оригинальные исследования, фреймворки, аналитические материалы
— стремится к стабильной терминологии
— укрепляет экспертную репутацию

Одна система способна поддерживать все три направления, если учесть следующие элементы:

1. Сильные SEO-фундаменты
— чистая архитектура сайта
— упорядоченные URL
— корректная внутренняя перелинковка
— высокая скорость загрузки
Это базовые требования, позволяющие любому AI-движку корректно обходить контент.

2. Структура, поддерживающая AEO
— короткие определения
— заголовки с вопросами
— списки и чек-листы
— FAQ
— чёткая логика переходов
Такая форма облегчает извлечение точных ответов.

3. Глубина и доказательность для GEO
— более длинные разделы
— разбор кейсов
— таблицы, схемы, статистика
— аналитические наблюдения
— ссылки на первоисточники
AI-движки выбирают контент, который можно цитировать.

4. Укрепление сущностей для LLMO
— единый стиль описания бренда
— корректные названия и термины
— повторяемые сигналы экспертизы
— чёткие биографии экспертов
— стабильные определения продуктов

Ясные сущности повышают вероятность корректного цитирования в длинных AI-ответах.

5. Макет, который читают и люди, и алгоритмы
Универсальная структура страницы:
— короткие вступления
— быстрые определения
— логические подзаголовки
— списки и шаги
— большие блоки контекста
— примеры и данные

Такой формат одинаково эффективен в поиске, в AI-обзорах и в чат-моделях.

AEO, GEO и LLMO — это одно и то же?
Нет. Это три разных направления оптимизации:
AEO — для прямых ответов,
GEO — для генеративных обзоров,
LLMO — для корректной интерпретации сущностей в длинных AI-ответах.

Нужно ли использовать все три стратегии?
Да, но не обязательно одновременно. Приоритет зависит от модели бизнеса, аудитории и целей.

AEO, GEO и LLMO — логичное продолжение SEO, которое адаптируется под AI-платформы.

Стратегия, объединяющая три направления, позволяет контенту появляться:
— в поиске
— в AI Overviews
— в генеративных сводках
— в длинных ответах ChatGPT и аналогичных моделей

Главная задача — обеспечить структуру для точных ответов, достаточную глубину для цитирования и стабильность сущностей для корректной интерпретации бренда. Такой подход создаёт устойчивую видимость контента на всех поверхностях, где пользователи ищут информацию.