Знаете, как сейчас ищут информацию? Всё чаще не в Яндексе и не в Google, а спрашивают у ChatGPT, Perplexity или YandexGPT. «Какой инструмент посоветуешь для X?» — и модель выдаёт ответ.
Мы делаем AI-систему для автоматизации новостей Рерайт-завод. И захотели, чтобы ChatGPT на вопрос про рерайт упоминал нас.
Написали 10 красивых пар «вопрос-ответ» с упоминанием нашего продукта. Даже думали прогнать их через два аккаунта ChatGPT — один спрашивает, другой отвечает. Но быстро выяснили: ChatGPT — не форум. Каждый диалог — отдельная сессия. Два аккаунта не «общаются» между собой. Модель отвечает тебе сама, ты не можешь ответить за неё с другого аккаунта.
Облом. Но пока разбирались, узнали кое-что полезное.
Как ChatGPT решает, что рекомендовать:
Модель не ищет ответ в интернете в реальном времени (если нет специального режима с поиском). Она генерирует ответ на основе того, что «выучила» при обучении. А обучается она на текстах из интернета — статьях, форумах, документации.
Если о вашем продукте много писали на авторитетных площадках — модель его «знает». Если нет — не знает. Всё просто.
При этом модели предпочитают ответы с конкретными примерами и цифрами, а не общие рассуждения. Это заложено при обучении.
Что мы сделали в итоге:
Переупаковали наши FAQ в реальный контент: статьи на Habr и VC с цифрами и разборами, FAQ на сайте, ответы в тематических чатах. Это и есть GEO — Generative Engine Optimization. Не хак, а нормальный контент-маркетинг, который работает одновременно на людей и на будущие версии AI-моделей.
Минус: результат через 6–18 месяцев. Плюс: статьи полезны людям прямо сейчас, а на модели работают потом.
Вывод: лучшее GEO — просто хороший контент. Не самый захватывающий вывод, зато честный.