Эксперт по GEO/AEO продвижению и ИИ-маркетингу

Покупатель всё чаще спрашивает нейросеть не «где купить квартиру», а «какие ЖК в Пушкино лучше для семьи с детьми», «сравни ЖК А и ЖК Б по транспортной доступности» или «какой застройщик надёжнее». Чтобы попасть в такие ответы, застройщику нужно строить не только SEO, но и GEO-видимость: сделать проект понятным, проверяемым и цитируемым для AI-систем. AI-ассистенты формируют готовый ответ из ограниченного набора источников: сайтов застройщиков, отраслевых медиа, каталогов, карт, отзывов, рейтингов и экспертных публикаций...

Даже если бренд уже упоминается в ответах ChatGPT, Алисы, Gemini, Perplexity, Google AI, DeepSeek и Qwen, это не значит, что он представлен там полноценно. Он может появляться не по всем релевантным запросам, занимать невыгодную позицию, упоминаться без ссылки на официальный сайт или проигрывать конкурентам по доле голоса. Методология Николая Львовича измеряет результат продвижения бренда в ответах нейросетей не вопросом «есть ли бренд в ответах вообще», а сравнением измеримых показателей до старта и после периода продвижения...

Образование — это не просто передача данных. Это искра, зажигающая ум, и поиск того самого наставника, который приведёт к озарению. Сегодня роль «наставника-библиотекаря» всё чаще берут на себя генеративные нейросети. Когда студент или корпоративный клиент спрашивает у ChatGPT: «Посоветуй платформу для изучения Python с поддержкой ментора», — ваш бренд должен стать тем самым естественным, авторитетным ответом. GEO (Generative Engine Optimization) в EdTech — это не манипуляция алгоритмами. Это искусство...

стали фундаментом b2b-маркетинга. В условиях, когда пользователи ищут подрядчиков через Perplexity, ChatGPT, DeepSeek и Яндекс Алису «Нейро», критически важно, чтобы ИИ-краулеры могли беспрепятственно сканировать ваш ресурс. Однако многие компании, пытаясь защитить сайт или настроить классическое SEO, совершают критические ошибки. Я эксперт по продвижению в нейросетях Николай Львович разобрал для вас 5 главных уязвимостей контента и технической структуры, из-за которых ИИ-боты пессимизируют или полностью блокируют ваш веб-ресурс...

Математики проверяют большую партию доказательств, созданных ИИ и опубликованных OpenAI 6 октября, и часть уже обнаруженного вызывает сомнения. Группа под руководством исследователей из Кембриджа утверждает, что версия прежнего доказательства компании для уравнений Навье — Стокса, предназначенная для чтения человеком, не совпадает с версией для компьютерной проверки. В октябрьскую публикацию вошли 722 рукописи, сгруппированные в 372 «семейства» результатов по давно нерешённым задачам. Все они созданы неопубликованной внутренней моделью...

Когда пользователь спрашивает у искусственного интеллекта: «Какой сервис выбрать?», «Какие бренды подходят для малого бизнеса?» или «Какие компании предлагают надежные решения?», модель не просто извлекает из памяти случайное название. В современных системах ответ часто формируется через связку поиска, ранжирования и генерации текста. Один из ключевых подходов здесь — RAG, или Retrieval-Augmented Generation: генерация ответа с дополненным поиском. Для бренда это означает появление нового поля конкуренции...