Если вы в 2026 году хотите получать результаты как на скринах — 99 в PageSpeed, выдача вашего сайта по запросам в Google, показ в ответах от ChatGPT и Perplexity — вы по адресу.
В этой статье я расскажу как мы делали редизайн Сопровод (ИИ для поиска работы: анализ + адаптация резюме + сопроводительные письма) и какие подводные камни встретили. На самом деле их больше чем я ожидал, но делюсь тем что было реально неожиданным.
Что мы сделали
В новом редизайне Сопровод мы тщательно подошли к вопросу оптимизации:
Составили детальный гайд-чеклист по SEO/GEO/AEO — собрали все требования для классических поисковиков, AI-систем и социальных сетей.
Прогнали через него каждую индексируемую страницу — проверили title, meta description, schema.org, структуру контента.
Залили Wordstat данные в LLM — проанализировали ключевые запросы через Яндекс.Вордстат и скормили Opus 4.5. Но она всё равно косячила, об этом ниже.
Проверили через бесплатные сервисы — SEO Frog и PageSpeed Insights.
Уже сейчас сайт появляется в выдаче классических поисковиков и LLM, но потребуется время чтобы раскачаться. По прогнозу 3-4 месяца.
Проблема 1: конфликт SEO, AEO и маркетинга
Я никогда не работал с этими 3-мя буквами и главное что я понял — Google хочет одно, люди хотят другое, ChatGPT вообще третье. И все три вещи иногда конфликтуют друг с другом прямо в лоб.
Пример конкретный:
Google хочет H1 с ключевиками "ИИ для поиска работы адаптация резюме сопроводительное письмо". Скучно как смерть, но боты видят и понимают тему страницы.
Люди хотят видеть эмоциональный заголовок типа "Да, ты можешь откликаться в 2 раза качественнее". Продает отлично, но для SEO это полная лажа — нет ключевых слов.
ChatGPT хочет answer-first формат с фактами и статистикой "По исследованиям, адаптированные резюме получают в 2.7 раза больше приглашений". Информативно, AI любит цитировать, но не цепляет людей.
И получается замкнутый круг. Если ты делаешь для людей — не получится норм SEO. Если делаешь для поисковиков — потеряешь конверсию. Если делаешь для AI — тоже не факт что людям будет интересно.
Вот вам таблица конфликтов с которой мы столкнулись:
H1 — Google хочет ключевики в начале, чтобы понимать тему. Проблема: скучный формальный текст который не цепляет.
Meta Description — Google и AI хотят ключи плюс answer-first плюс статистику для показа в SERP и AI Overviews. Проблема: получается информационный текст, совсем не продающий.
Hero текст на странице — люди хотят эмоциональный продающий заголовок для конверсии. Проблема: нет ключевых слов для SEO.
Schema.org — AI-системы хотят чистую информацию о продукте чтобы категоризировать контент. Проблема: совсем не маркетинговый текст.
Че делать с этим?
Наше решение: "Different Layers for Different Audiences"
Решение придумали вместе с LLM. Звучит пафосно, но суть простая — разные аудитории видят разный контент.
Современные технологии типа Next.js Metadata API и Schema.org позволяют создавать разный контент для разных платформ. И это технически легально — мы не используем скрытый текст или cloaking, а просто используем разные meta-теги.
- Google видит правильный H1 с ключевиками.
- Люди видят яркий эмоциональный заголовок (который вообще не H1, а просто div со стилями).
- ChatGPT видит структурированные данные с фактами.
- Соцсети видят продающий OpenGraph.
Пока вроде все счастливы.
Как это работает технически
Покажу на примере главной страницы Сопровод.
H1 делаем по SEO-требованиям + прячем визуально
H1 на странице: "ИИ для поиска работы: адаптация резюме и сопроводительных писем"
Что делаем:
- H1 содержит все ключевые слова — боты видят и понимают тему.
- Но визуально стилизуем его как часть текста description. Размер шрифта как у обычного текста, серый цвет, обычный вес шрифта (не жирный).
- Результат: H1 технически правильный для SEO, но визуально не доминирует на странице. Люди даже не замечают его как заголовок.
Кстати гугл поругался на такой подход в PageSpeed Insights, пришлось чуть стилизовать шрифт H1 чтобы он был хоть немного заметнее. Но всё равно не главный визуально.
Meta Description формируем под SEO + AEO
Meta Description: "Бесплатный ИИ для поиска работы: адаптация резюме под вакансию за 2 минуты, сопроводительное письмо, проверка ATS. По исследованиям, адаптированные резюме получают в 2.7 раза больше приглашений на собеседования."
Что делаем:
Ключевые слова для SEO ("ИИ для поиска работы", "адаптация резюме", "сопроводительное письмо").
Answer-first формат ("что это такое" сразу в начале).
Статистика с атрибуцией ("по исследованиям") — для AEO.
Конкретные метрики (2 минуты, 2.7 раза) вместо "быстро" и "эффективно".
Результат: работает и для классических поисковиков, и для AI Overviews. AI-системы любят конкретику и факты.
Hero текст на странице — под людей и AEO
Hero Description на сайте: "Сопровод это ИИ для поиска работы. Адаптируй резюме под вакансию и создай сопроводительное письмо за 2 минуты."
Что делаем:
Answer-first формат в первом предложении (что это?).
Обращение на "ты" — создаёт эмоциональную связь.
Призыв к действию через глаголы ("адаптируй", "создай").
Конкретные метрики ("2 минуты").
Результат: понятно людям плюс подходит для цитирования AI-системами. ChatGPT и Perplexity любят такой формат.
Маркетинговый заголовок — визуально как главный
Визуальный заголовок (НЕ H1, а стилизованный div):
"Да, ты можешь откликаться
в 2 раза качественнее
в 2 раза быстрее"
Что делаем:
- Это НЕ H1, а обычный div со стилями.
- Визуально самый крупный текст на странице.
- Яркие цвета (оранжевый, синий).
- Эмоциональный триггерный текст.
Результат: привлекает внимание, мотивирует, но не мешает SEO. Поисковики его вообще не видят как заголовок.
Schema.org — чистая информация для AI
Structured Data (JSON-LD):
{
"@type": "SoftwareApplication",
"description": "Бесплатный ИИ для поиска работы. Адаптирует резюме
под вакансию за 2 минуты, создаёт персонализированные сопроводительные
письма и проверяет ATS-совместимость."
}
Что делаем:
- Информационный fact-based стиль.
- Перечисление функций (что делает продукт).
- Ключевые слова для категоризации.
- Никакой эмоциональности или призывов к действию.
Результат: AI-системы (ChatGPT, Perplexity, Claude) правильно понимают и категоризируют продукт.
OpenGraph — маркетинг для соцсетей
Open Graph теги:
OG Title: "Откликайся на вакансии в 2 раза быстрее с ИИ | Сопровод"
OG Description: "Адаптируй резюме и создай сопроводительное письмо за 2 минуты. Получай в 2.7 раза больше приглашений. Попробуй бесплатно!"
Что делаем:
- Эмоциональный заголовок.
- Benefit-focused (результат, а не функции).
- Призыв к действию ("попробуй бесплатно").
Результат: максимальный CTR при шерах в Facebook, VK, Telegram.
Итоговая структура: кто что видит
Теперь посмотрим что видят разные аудитории.
Боты Google/Яндекс видят:
- Title: "ИИ для поиска работы: адаптировать резюме и сопроводительное письмо | Сопровод"
- Meta Description: "Бесплатный ИИ для поиска работы: адаптация резюме..."
- H1: "ИИ для поиска работы: адаптация резюме и сопроводительных писем"
Все ключевые слова на месте. Семантика правильная.
AI-системы (ChatGPT, Perplexity) видят:
- Schema.org с информационным контентом.
- Answer-first формат в Meta Description.
- Статистика с источниками ("по исследованиям, 2.7 раза").
- Конкретные метрики.
- Информационный контент. Высокая плотность фактов. Формат удобный для цитирования.
Люди на странице видят:
Крупный текст оранжевый и синий: "Да, ты можешь откликаться в 2 раза качественнее в 2 раза быстрее"
Серый текст меньше: "ИИ для поиска работы: адаптация резюме и сопроводительных писем"
Обычный текст: "Сопровод это ИИ для поиска работы. Адаптируй резюме..."
Эмоциональный заголовок привлекает. Value proposition понятна. Призыв к действию работает.
Соцсети (Facebook, VK, Telegram) видят:
"Откликайся на вакансии в 2 раза быстрее с ИИ | Сопровод"
"Адаптируй резюме и создай сопроводительное письмо за 2 минуты. Получай в 2.7 раза больше приглашений. Попробуй бесплатно!"
Маркетинговый контент с чёткой выгодой. Максимальный CTR.
Проблема 2: Wordstat + LLM не панацея
Я загрузил весь Wordstat по нише в Opus 4.5. Думал она выберет оптимальные ключевики на основе данных. Вышло, но не всегда корректно.
Процесс был такой:
- Собрал все запросы по нише "поиск работы", "резюме", "сопроводительное письмо" через Яндекс.Вордстат.
- Проанализировал частотность и тренды.
- Сохранил данные в CSV файлы.
- Скормил Opus 4.5 и попросил выбрать оптимальные фразы для title и description.
Ожидание: LLM выберет фразы с максимальным потенциалом.
Реальность: LLM выбирала фразу у которой частотность и тренд меньше. Почему? Не ясно.
Конкретный пример:
- Есть вариант с 500 запросов в месяц и тренд вверх (запрос появился в сентябре 2025 и растет сильно).
- Есть вариант с 400 запросов и тренд горизонтальный уже 2 года.
LLM выбрала второй вариант.
Я считаю что нужно идти в первый — новый запрос с растущим трендом это возможность занять позицию пока конкуренция низкая.
Вывод: LLM помогает структурировать данные и предлагать варианты, но финальная проверка и решение за вами. Не доверяйте слепо, проверяйте логику выбора.
Проблема 3: Google режет длинные заголовки
У нас Title на главной: "ИИ для поиска работы: адаптировать резюме и сопроводительное письмо | Сопровод"
Google по запросу "сопровод" показывает: "...адаптировать резюме и сопроводительное письмо | Сопровод". Первые 4 слова отрезал. Самые важные слова.
Почему это проблема:
- Пользователь не видит главные ключевые слова ("ИИ для поиска работы").
- Снижается понимание о чем сайт.
- Теряется контекст.
Правило которое я вынес: Title не длиннее 60 символов (или 600 пикселей ширины). Самое важное ставить в начало.
Будем оптимизировать, но это не критикал, просто смотрится не очень. Конверсия не падает пока что.
Как исправить:
- Сократить title.
- Поставить самые важные слова в начало.
- Использовать разделитель "—" или "|" чтобы Google понимал где можно разбивать.
Проблема 4: llms.txt — обязателен в 2026
Если у вас нет llms.txt в корне сайта — ChatGPT и Perplexity будут нести что попало про ваш продукт.
Что это: файл в корне сайта (yoursite.com/llms.txt) который AI-системы читают чтобы понять что делает ваш продукт.
Почему это важно:
- ChatGPT, Perplexity, Claude используют этот файл для ответов о вашем бренде.
- Без него AI будут выдавать неточную или устаревшую информацию.
- С ним вы контролируете что AI говорят о вас.
Что включить в llms.txt:
- Описание компании/продукта (2-3 абзаца).
- Ключевые функции.
- Целевая аудитория.
- Важные страницы сайта.
- Контактная информация.
Без него AI выдумывают. С ним цитируют правильно.
Бесплатные сервисы для проверки
Перед запуском редизайна прогоните сайт через эти два сервиса. Сэкономите нервы.
SEO Frog (Screaming Frog SEO Spider)
Бесплатная версия — до 500 URL.
Что нашёл у нас:
- Редиректы которые я не видел вручную.
- Страницы с длинными заголовками и описаниями (больше 60 символов).
- Ссылки на страницы которых нет (404 ошибки).
- Дублирующиеся meta descriptions.
- Отсутствующие alt-теги у изображений.
PageSpeed Insights
Полностью бесплатный сервис от Google.
Что показал:
- Картинки тормозят (большой размер, не WebP формат).
- CSS блокирует (critical CSS не inline).
- Шрифты долго грузятся (не preload).
- Скорость загрузки отдельно для desktop и mobile.
- Core Web Vitals (LCP, CLS, INP).
Как пользоваться файлами в комментах
Я оставил в комментах три файла с чеклистами: SEO-AUDIT-CHECKLIST.md, GEO-AEO-OPTIMIZATION.md, PERFORMANCE-TECHNICAL.md.
Что с ними делать:
- Загружаете в папочку внутри вашего проекта.
- Отдаете их в контекст вашему AI агенту (Claude, ChatGPT, etc).
- Просите: "вот файлы для SEO, GEO, AEO. проанализируй наш проект на соответствие каждому из критериев. создай подробный отчет в виде файла .md в корне проекта"
- AI пройдется по всем пунктам чеклиста и покажет где у вас проблемы.
- Исправляете проблемы по приоритету (сначала критические красные, потом желтые, потом зеленые).
Ожидаемые результаты
Краткосрочные (2-4 недели):
- Bounce rate снижение на 10-15% (люди быстрее находят то что нужно).
- CTR в SERP рост на 5-8% (улучшенные title и description).
- Конверсия рост на 8-12% (чёткий value proposition).
- Среднесрочные (1-2 месяца):
- Позиции в поиске сохранение или улучшение.
- Появление в AI Overviews (Google, ChatGPT, Perplexity).
- Социальный трафик рост на 20-30% (улучшенные OG теги).
- Долгосрочные (3-6 месяцев):
- Органический трафик рост на 15-25%.
- E-E-A-T сигналы усиление (больше доверия от поисковиков).
- Общая видимость в интернете.
Это прогнозы. Реальные цифры проверим через 3-4 месяца и обновлю пост.
Это легально?
Да полностью легально. Мы не используем чёрные методы:
- Скрытый текст (opacity: 0, display: none, white text on white).
- Cloaking (разный контент для ботов и людей на основе User-Agent).
- Keyword stuffing (переспам ключевыми словами).
- Мы используем легальные методы:
- Разные meta-теги для разных платформ (Open Graph, Twitter Cards, Schema.org).
- Визуальную стилизацию через CSS для H1.
- Семантически правильный HTML.
Итого
Подход: разные слои контента для разных аудиторий.
Технологии: Next.js Metadata API для управления meta-тегами, Schema.org для структурированных данных, CSS для визуальной стилизации.
Риски: минимальны, всё технически легально и соответствует Google Guidelines.
Ожидаемый результат:
- Рост конверсии (люди видят эмоциональный маркетинг).
- Сохранение SEO (поисковики видят правильную структуру).
- Улучшение видимости в AI (ChatGPT, Perplexity цитируют правильно).
Следующий шаг: мониторинг метрик в течение 3-4 месяцев. Обновлю статью с реальными цифрами.
Полный гайд-чеклист по SEO/GEO/AEO в комментах. Шерьте кому это может быть полезно.