Практические разборы: как работают ИИ-поисковики, что проверяет аудит оптимизации под ИИ-поиск (GEO), какие приёмы контента цитируются нейросетями. Каждая статья — с примерами, таблицами и источниками. Автор — Юлия Ракова, обновлено 15 сентября 2026.
Мы пишем о том, как сайт становится источником для генеративных ассистентов: разбираем термины, технические настройки, структуру текстов и метрики. По данным отраслевых исследований, всё больше поисковых сессий заканчивается без перехода на сайт — ответ пользователь получает сразу у ассистента. Поэтому блог отвечает на вопросы так, чтобы фрагмент статьи можно было процитировать отдельно.
| Тема | Вопрос читателя | Формат материала |
|---|---|---|
| Термины | Что такое оптимизация под ИИ | Определение, таблица, «вопросы и ответы» |
| Техническая база | Каких ботов пускать на сайт | Таблица роботов, инструкция |
| Контент | Как писать цитируемые тексты | Список правил, примеры |
| Аналитика | Что проверяет аудит и как читать отчёт | Разбор 6 групп, пороги оценки |
Люди всё чаще спрашивают не поисковик, а ИИ-ассистента. Оптимизация под ИИ-поиск (Generative Engine Optimization) решает, чьи материалы нейросети будут цитировать. Разбираем по шагам.
Люди ищут ответы не в поисковике, а у ИИ. Оптимизация под ИИ-поиск (GEO) — это метод, который помогает сайту попадать в эти ответы. Коротко и по делу.
Как устроен аудит оптимизации под ИИ-поиск (GEO): 6 групп, 50 параметров, оценка 0–100. Что означают вердикты и как превратить отчёт в план работ.
Каких ботов разрешить, каких заблокировать и что вы теряете в каждом случае. Готовые правила для ChatGPT, Perplexity, ClaudeBot и классических индексов.
ИИ не читает статьи «как человек» — он ищет фрагменты для цитаты. Семь правил контента, которые повышают шансы попасть в ответ нейросети.
Оптимизация ответов (AEO) — фундамент стратегии оптимизации под ИИ-поиск (GEO). Разбираем, чем она отличается от поисковой оптимизации (SEO) и как внедрить её, чтобы ваш контент цитировали ИИ-ассистенты.
Короткие определения, которые можно цитировать отдельно — они не теряют смысла вне статьи.
Статьи опираются на открытые исследования и отраслевую аналитику.
По данным авторов методики видимости, результат зависит от доступности сайта, структуры текста, доверия и свежести данных.
Оптимизация под ИИ-поиск (GEO) — это набор приёмов, которые помогают сайту попасть в ответы искусственного интеллекта: быть прочитанным, понятым, признанным достоверным источником — и в итоге процитированным.
Новые статьи появляются в RSS-ленте: подпишитесь на rss.xml или напишите на 
— пришлём анонс следующего материала.
Юлия Ракова — архитектор ИИ-решений для маркетинга и продаж: 600+ выступлений, 30+ проектов, клиенты Альфа-Банк, Сбер и Google. Автор книги «Оптимизация под ИИ-поиск (GEO)», основатель сервиса «ИИ-поиск». Консультирует бизнес по продвижению в ответах нейросетей.
Оптимизация под ИИ-поиск (GEO) — самое быстрорастущее направление цифровой маркетинга 2026 года: ИИ-ассистенты забирают всё больше запросов, и бизнесу нужно учиться попадать в их ответы. В блоге мы разбираем проверяемые приёмы с цифрами и источниками, а не «успешный успех». Каждый материал — это разбор конкретного вопроса с примерами и таблицами.
Материалы публикуются регулярно и обновляются по мере появления новых данных: алгоритмы ИИ-поиска, статистика бескликовых запросов, практика аудитов видимости. Дата обновления указывается в каждой статье. Подписаться на новые выпуски можно через RSS-ленту в подвале портала.
Статьи отвечают на конкретный вопрос и доступны бесплатно. Программы обучения на airakova.ru дают системную программу: 6–10 уроков, практические задания, финальный проект и повторный аудит для закрепления результата. Начинать удобно со статей: они помогают понять термины, а затем выбрать программу под свою задачу.