ИИгорь
У руля
Хотя тема на слуху, не все спешат кидаться с головой в омут. Клиенты белых СЕОшников не уверены в том что такая оптимизация принесет результат. Причина опасений в том что это новая сфера и часть техник продвижения остается предположениями и не подтверждены на практике. Наш брат не спешит из-за специфики серых ниш. Продвижение таких ресурсов усугубляется ИИ фильтрами.
Агентства и "эксперты" пишут громкие статьи с красивыми новыми аббревиатурами чтобы привлечь клиентов. Чаще всего встречаются три вида оптимизации AEO, GEO, AIO. Попытаюсь сформулировать простые определения целей каждой из техник своими словами.
Цель GEO (Generative Engine Optimization) добиться чтобы LLM использовали страницу для генерирования ответа и указали ее как источник снизу.
Цель AEO (Answer Engine Optimization) добиться чтобы контент страницы попал в сниппет с ответами вверху выдачи поисковика.
Цель AIO (Artificial Intelligence Optimization) - я не понял, но звучит красиво. Опредления в разных источниках или противоречивы, или расплывчасты.
Есть основные рекомендации которые дают чаще всего.
llms.txt — это специальный Markdown-файл, размещённый по пути /llms.txt на вашем сайте, с целью помочь системам на базе больших языковых моделей (LLM), таким как ChatGPT, Claude, Gemini и другим, легче и точнее понимать структуру и содержимое сайта.
Пример такого файла для блога
На текущий момент нет подтверждённых доказательств, что крупные LLM (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral и др.) реально используют llms.txt при обработке сайтов.
Прием предполагает размещение на своем сайте кнопки при нажатии на которую пользователь запросит у ИИ проанализировать страницу. ТУт можно включить фантазию и писать что-то по типу узнай мнение ИИ или факт чек с ИИ. Но перенаправление живого пользователя с сайта вопрос спорный.
Пример кнопки:
Использование NotebookLM для улучшения видимости страниц в ИИ обзорах
Суть метода:
Агентства и "эксперты" пишут громкие статьи с красивыми новыми аббревиатурами чтобы привлечь клиентов. Чаще всего встречаются три вида оптимизации AEO, GEO, AIO. Попытаюсь сформулировать простые определения целей каждой из техник своими словами.
Цель GEO (Generative Engine Optimization) добиться чтобы LLM использовали страницу для генерирования ответа и указали ее как источник снизу.
Цель AEO (Answer Engine Optimization) добиться чтобы контент страницы попал в сниппет с ответами вверху выдачи поисковика.
Цель AIO (Artificial Intelligence Optimization) - я не понял, но звучит красиво. Опредления в разных источниках или противоречивы, или расплывчасты.
AIO — это дисциплина, направленная на улучшение структуры, ясности и доступности контента для LLM, с учётом их семантических, вероятностных и контекстуальных механизмов обработки. Основное отличие от SEO и GEO — фокус на встраивании и извлечении информации внутри AI-систем.
Есть основные рекомендации которые дают чаще всего.
- Улучшение структурированности контента
- Цитирование в авторитетных источниках
- FAQ в разговорном стиле всюду где это уместно
- Работа с сущностями
- Экспертные материалы
robots.txt для языковых моделей - llm.txt
llms.txt — это специальный Markdown-файл, размещённый по пути /llms.txt на вашем сайте, с целью помочь системам на базе больших языковых моделей (LLM), таким как ChatGPT, Claude, Gemini и другим, легче и точнее понимать структуру и содержимое сайта.
Пример такого файла для блога
Markdown (GitHub flavored):
# Tech Insights Blog
> Личный блог о технологиях, ИИ, веб-разработке и продуктивности.
> Здесь публикуются статьи, руководства и обзоры для разработчиков и энтузиастов.
## Основные разделы
- [Главная страница](https://example.com) — последние публикации и избранные материалы.
- [О блоге](https://example.com/about) — история блога и автор.
- [Контакты](https://example.com/contact) — способы связи и форма обратной связи.
## Популярные статьи
- [Что такое Generative Engine Optimization (GEO)](https://example.com/generative-engine-optimization) — разбор концепции и практические советы.
- [Answer Engine Optimization (AEO) для новичков](https://example.com/answer-engine-optimization) — как оптимизировать контент под ответные системы.
- [10 инструментов для мониторинга аптайма](https://example.com/uptime-monitoring-tools) — сравнительный обзор сервисов.
- [Как создать llms.txt для сайта](https://example.com/llms-txt-guide) — пошаговое руководство.
## Ресурсы для ИИ
- [API блога (JSON)](https://example.com/api) — данные публикаций и категорий.
- [Полная версия контента в Markdown (llms-full.txt)](https://example.com/llms-full.txt) — полный текст статей для LLM.
## Лицензия и авторские права
- Контент блога защищён лицензией CC BY-SA 4.0.
- При использовании материалов просьба указывать источник.На текущий момент нет подтверждённых доказательств, что крупные LLM (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral и др.) реально используют llms.txt при обработке сайтов.
Кнопка поделиться с Chat GPT
Прием предполагает размещение на своем сайте кнопки при нажатии на которую пользователь запросит у ИИ проанализировать страницу. ТУт можно включить фантазию и писать что-то по типу узнай мнение ИИ или факт чек с ИИ. Но перенаправление живого пользователя с сайта вопрос спорный.
Пример кнопки:
HTML:
<a href="https://chat.openai.com/?model=gpt-4&prompt=Прочитай%20эту%20статью%20и%20сделай%20резюме:%20[ВАША_ССЫЛКА]"
target="_blank" rel="noopener noreferrer">
💡 Поделиться с ChatGPT
</a>Использование NotebookLM для улучшения видимости страниц в ИИ обзорах
Суть метода:
- Выбирается целевой ключ.
- В Notebook LM загружаются 10 URL из топа Google и своя страница.
- По этому ключу выполняется поиск, чтобы увидеть, какие источники ИИ цитирует.
- Контент страницы правится прямо в Notebook LM (обобщение, добавление деталей, конкретных данных), затем тест повторяется.
- Если после правки страница цитируется чаще, изменения внедряются на сайте.