Короткие точные определения — без пересказа одного и того же в каждой статье блога по отдельности.
Работа над тем, чтобы бренд был упомянут внутри ответа, который генерирует нейросеть, а не только в списке ссылок поисковой выдачи.
Подробный разбор →Оптимизация под блоки прямого ответа внутри самой поисковой выдачи — featured snippets, People Also Ask, голосовые ассистенты.
Подробный разбор →Классическая оптимизация под позицию в органической выдаче и клик по ссылке — техническая база, на которой строятся и GEO, и AEO.
Подробный разбор →Доля запросов из ниши, на которые модель в ответе называет именно ваш бренд. Формула: (число упоминаний / общее число проверенных запросов) × 100%.
Подробный разбор →Схема работы моделей с браузингом (Perplexity, ChatGPT с поиском): сначала веб-поиск находит релевантные страницы, затем модель генерирует ответ на их основе.
Подробный разбор →Знания модели, «запомненные» во время обучения на корпусе текстов — без обращения к живому интернету в момент ответа. Решает не индексация, а присутствие бренда в источниках, которые попали в обучающую выборку.
Подробный разбор →Markdown-файл в корне домена, адресованный ИИ-агентам напрямую — по аналогии с robots.txt для краулеров. Краткий брифинг о сайте и карта ключевых разделов.
Подробный разбор →Структурированные данные, которые явно сообщают модели факты о странице (что это за сущность, какой вопрос-ответ, какая дата публикации) вместо того, чтобы модель угадывала их из текста.
Подробный разбор →Блок сгенерированного ответа поверх обычной поисковой выдачи Google, собранный из нескольких источников с прямыми ссылками.
Подробный разбор →Боты, которые собирают контент сайтов — для обучения моделей (параметрическая память) или для live-поиска (RAG). Управляются через robots.txt так же, как обычные поисковые роботы.
Подробный разбор →Доля упоминаний вашего бренда среди всех упоминаний конкурентов в ответах моделей — сравнительный показатель, в отличие от абсолютного AI Mention Rate.
Подробный разбор →Частота, с которой модель ссылается на ваш сайт как на источник — независимо от того, упоминает ли она бренд в тексте самого ответа.
Подробный разбор →Зонтичный термин для любой оптимизации под ИИ-системы в целом. GEO и AEO — конкретные практики внутри AIO, а не отдельные, не связанные между собой направления.
Подробный разбор →Ещё один синоним для того же направления — оптимизация контента под то, как языковые модели извлекают и используют факты. Пересекается с GEO почти полностью, различие в основном терминологическое.
Подробный разбор →
neuropush