Как эффективно работать с нейросетями и попадать в их выдачу

Введение

Поисковое продвижение переживает революционную трансформацию. Эксперты полагают, что к 2029 году почти 90% информационных запросов будет приходиться на способные «понимать» пользовательский язык нейросети, или LLM (Large Language Mode). Привычный нам онлайн-поиск меняется на глазах, и сегодня уже свыше 27% пользователей из США используют нейросети вместо привычных поисковых систем для получения информации. 

Нейросети прочно вошли в жизнь не только относительно немногочисленных профессионалов, но и обывателей. В 2026 году ставший в массовом сознании амбассадором всей ИИ-индустрии ChatGPT преодолел отметку в 800 миллионов человек, а Google Gemini – 750 миллионов активных пользователей.

Поисковые нейросети изменили сам подход к поиску. В них не «вбивают» запрос – к ним обращаются с вопросом. Кроме того, поисковые инструменты на основе ИИ дают не только более быстрые, но и более структурированные и полные ответы.

При этом в сообществе PR-специалистов поисковые нейросети вызывают и обоснованные опасения. Все дело в том, откуда LLM берут данные и в каком виде подают их пользователям. В стремлении дать большее по сравнению с традиционным поиском нейросети нередко в инициативном порядке выводят и нежелательные, непроверенные, а в ряде случаев – даже недостоверные данные. 

Так, в 2025 году норвежец Арве Хьялмар Хольмен потребовал привлечь к ответственности компанию OpenAI. Мужчина задал ChatGPT вопрос о себе – «кто такой Арве Хьялмар Хольмен?». В ответе говорилось, что Хольмен якобы расправился над своими детьми и был приговорен к 21 году лишения свободы. При этом житель Норвегии никогда не привлекался к уголовной ответственности. Приведенный пример – один из частных случаев явления, известного как «галлюцинации ИИ».

ответ ChatGPT на вопрос «кто такой Арве Хьялмар Хольмен?». Источник: https://noyb.eu/

На фоне роста популярности нейросетей на основе LLM все чаще специалистами высказываются мнения о недостаточности традиционных подходов к управлению онлайн-репутацией (ORM). Фактически, речь идет о появлении на рынке новой услуги – повышении видимости бренда, компании или персоны в ИИ-ответах (нейровидимость) и контролю информации в выдаче нейросетей, или GEO (Generative Engine Optimization). Поэтому работающим в современной информационной среде профессионалам необходимо понимать, как работают поисковые нейросети и уметь управлять их выдачей. В США она появилась еще в 2024 году, при этом основной запрос на GEO поступает от крупного бизнеса. 

До сих пор не все пиарщики учитывают фактор ИИ-выдачи при продвижении брендов, компаний и персон – владельцев бизнеса и топ-менеджмента. Добавляют неопределенности и сами нейросети – правила работы с ними все находятся на стадии формирования, а накопленный специалистами в области онлайн-репутации опыт – не обобщен. Однако ежегодный рост доли обработанных ИИ запросов свидетельствует о том, что игнорировать нейросети больше нельзя.

Почему важно попасть в AI-выдачу

Нейровидимость стремительно превращается из опциональной стратегии в необходимость. Приведенные выше исследования демонстрируют, что игнорирование этого канала означает потерю доверия значительной доли целевой аудитории и возможности доносить ценности бренда или персоны. 

Рост трафика и изменение поведения пользователей

Статистика демонстрирует качественный сдвиг в информационном потреблении. По данным портала Seomator, при появлении AI-ответов в выдаче 60% поисков завершаются без перехода на страницу-первоисточник. Пользователей все больше удовлетворяют ответы нейросетей, вследствие чего они перестают считать нужным дополнительную верификацию данных. При этом упоминания в нейросетевой выдаче о том, что то или иное утверждение носит частный характер, нередко игнорируются автором запроса.

На этом фоне все большую значимость приобретает способность оказывать влияние на генерируемые ИИ ответы. Важной метрикой становится нейровидимость. То, попадут те или иные сведения в получаемый пользователем ответ, зависит от восприятия алгоритмами нейросети исходного контента.

Не менее важно понимать, что запрос для нейросети и для поисковой системы – не одно и то же. Вопросы пользователей ИИ длиннее и естественнее, внешне такое взаимодействие выглядит как диалог. Поэтому фокус смещается с точных ключевых фраз на смысловое значение и намерение, что требует пересмотра подходов к поисковому продвижению. Таким образом, снижается эффективность традиционных форм изложения данных, подходящих для классических поисковых систем.

Поисковый запрос нейросети, содержащий дополнительное условие – параметры для ответа

Высокая конверсия AI-трафика

Один из самых весомых аргументов в пользу оптимизации под AI-выдачу – высокое качество такого трафика. Исследования показывают, что пользователи из нейросетей конвертируются в 3 раза лучше, чем из традиционных каналов. 

При этом в ряде случаев нейросети могут придать дополнительный «буст» и источникам, содержащим нежелательную информацию. ИИ фактически дает рекомендацию, и человек либо доверяется ей, либо переходит по ссылке, повышая статистику (трафик) такого источника, который в случае с традиционной поисковой выдачей мог и вовсе остаться без внимания, находясь на второй, третьей, четвертой странице выдачи или ниже. В этой связи игнорировать ИИ-выдачу означает сознательно «давать шанс» недостоверным данным.

Как работают нейросети и откуда они берут данные

Для успешного продвижения в наступающую эпоху искусственного интеллекта PR-специалистам необходимо понимать внутреннее устройство нейросетей. В отличие от традиционных поисковых «движков», которые ранжируют интернет-страницы, инструменты с использованием ИИ понимают контекст запросов и выдают готовые ответы.

Обучающие датасеты и RAG

Основой работы нейросетей являются сложные алгоритмы машинного обучения и обработки естественного языка. Эти системы обучаются на огромных массивах текстовых данных, что позволяет им понимать и генерировать текст, аналогичный написанному человеком. Процесс обучения языковой модели включает анализ миллиардов документов, в ходе которого алгоритм учится распознавать смысл, контекст, а также связи между словами и фразами.

Современные нейросети используют технологию RAG (Retrieval Augmented Generation) – архитектурный подход, соединяющий языковую модель с внешней базой знаний. Это позволяет AI-помощнику находить релевантные документы и генерировать ответы на основе актуальных данных, а не только информации из обучающего датасета.

Роль поисковых систем

Традиционные поисковые системы играют ключевую роль в работе нейросетей, предоставляя им доступ к актуальной информации из интернета. Однако происходит взаимное влияние: нейросети меняют поисковики, а поисковики адаптируются под нейросети.

Наблюдается интересная тенденция: Google скорректировал систему ранжирования таким образом, чтобы в выдачу попадало больше коротких видео, ссылок на форумы и пользовательский контент (UGC). Более того, ответами ИИ все чаще сопровождается и классическая поисковая выдача, что продемонстрировано на приведенном ниже скриншоте. В этом случае речь идет о встроенном инструментарии, а не об «отдельной» нейросети вроде того же ChatGPT.

Панель AI Mode в поисковой строке Google

Такие изменения напрямую влияют на поисковое продвижение. Теперь необходимо учитывать не только классические алгоритмы, но и предпочтения нейросетей. Следовательно, стратегии продвижения в интернете должны адаптироваться к новым реалиям.

Сгенерированный ИИ ответ, встроенный в традиционную поисковую выдачу Google

Влияние UGC и СМИ

Пользовательский контент (UGC) и материалы средств массовой информации становятся все более важными источниками данных для нейросетей. Продвижение по трафику теперь тесно связано со способностью попадать в приоритетные источники, из которых нейросети берут данные. Для поискового продвижения в Google и других системах необходимо учитывать, что первичным интерфейсом между пользователем и информацией все чаще становятся именно нейросети.

Что влияет на выбор контента нейросетями

Нейровидимость зависит от понимания критериев, которыми руководствуются алгоритмы искусственного интеллекта при выборе источников. В отличие от классических поисковых систем, ИИ-инструменты не просто ранжируют страницы, а собирают из них связные ответы, опираясь на комплекс факторов, определяющих ценность и надежность информации.

Для успешного поискового продвижения в эпоху нейросетей необходимо учитывать следующие факторы:

•     Модульную структуру текста с четкими заголовками;
•     Наличие списков, таблиц и структурированных данных;
•     FAQ-секции;
•     Логичное деление на смысловые блоки с подзаголовками.

Кроме того, значимым показателем становится доверие. AI обучен предпочитать авторитетные источники при формировании ответов. AI-поисковики особенно чувствительны к свежести данных. Устаревшая информация – один из поводов исключить источник из цитирования. Системы вроде Google SGE явно отдают предпочтение страницам с пометкой «обновлено», потому что ИИ стремится давать актуальные и надежные ответы.

Для определения достоверности и актуальности данных нейросети используют несколько методов:

• Изучают информацию целиком, а не судят по заголовку;
• Находят и анализируют первоисточник, поскольку множественный пересказ часто ведет к искажению;
• Оценивают надежность источника на основе данных о регистрации, редакторской группе, аудитории.

При этом нельзя не отметить, что поисковые алгоритмы нейросетей не всегда до конца «беспристрастны». Так, поисковый «движок» Google склонен отдавать предпочтение UGC-контенту. В частности, Reddit разрешил Google получить доступ к контенту своих пользователей для обучения своих моделей искусственного интеллекта. 

ссылка на Reddit на второй строке поисковой выдачи Google

Пошаговая инструкция по попаданию в AI-выдачу

Получив представление о принципах работы нейросетей, PR-специалисты могут разработать системный подход к продвижению бренда или персоны в AI-выдаче, минимизирующие риски попадания в нее нежелательной информации. Поисковое продвижение в эпоху искусственного интеллекта требует соблюдения пяти последовательных шагов, каждый из которых вносит свой вклад в улучшение видимости компании в ответах нейросетей.

1.Аудит текущего присутствия (сбор и анализ данных)

Первым этапом становится оценка текущего положения бренда или персоны в ответах нейросетей. Нейроаудит (AI-аудит) представляет собой комплексную оценку присутствия компании, бренда или персоны в ответах ChatGPT, Яндекс.Нейро, Google AI Overviews, Perplexity и DeepSeek. В рамках этого исследования выявляются:

• запросы, по которым бренд или персона уже упоминается в ответах и географиях;
• корректность и тональность этих упоминаний;
• наличие нежелательной информации, ее место в ответе нейросетей и ее источники.

2.Разработка общей стратегии 

Стратегия продвижения выстраивается на основе результатов анализа текущей выдачи и изучения источников попавших в нее данных. В зависимости от этого определяются приоритетные направления работы – усиление цифрового профиля, удаление негатива, актуализация сведений и др.

В основе лежит создание контента. Так, если результат нейровыдачи неудовлетворителен, нужно действовать «классическим» методом: обновить цифровые профили, работать с негативом, в частности, перекрывая его новой информацией (т.е. актуализируя данные, если в выдачу попала устаревшая информация). 

Важно: универсального рецепта продвижения в нейровыдаче не существует, поэтому в каждой конкретной ситуации необходим индивидуальный подход.

3.Выбор площадок для публикаций

Третий шаг – определение оптимальных платформ для размещения контента. Нейросети отдают предпочтение авторитетным ресурсам, поэтому размещение материалов на внешних площадках играет ключевую роль в поисковом продвижении GEO (Generative Engine Optimization, или оптимизация под выдачу нейросетей).

Как было сказано выше, большое значение для ИИ-выдачи также имеет User-Generated Content (UGC). В этой связи необходимо уделять особое внимание публикациям на таких площадках, как Reddit, Quora, Stack Exchange, GitHub и другие.

Отзыв бывшего сотрудника о работе в компании Tesla в Reddit

4.Создание и оптимизация контента

Четвертый шаг – разработка оригинального контента, оптимизированного для нейросетей. Поисковое продвижение требует создания экспертных статей, биографических и новостных публикаций, которые станут основой для ответов AI. При этом следует избегать метафор и креативных выражений, предпочитая точные и понятные формулировки.

После этого необходима техническая оптимизация контента для AI-краулеров. Для эффективного поискового продвижения в Google и других системах важно обеспечить, чтобы нейросети могли легко получить доступ к данным. Для улучшения технической доступности также рекомендуется создать на сайте раздел «Источники» или «Исследования» для ссылок на первоисточники, упомянутые в статьях. 

5.Отслеживание и измерение результата

Нейровыдача стремится отобразить как можно более полную картину видения бренда, компании или персоны. В ответ может быть включена не только нежелательная информация, но и опровержения на нее, критика или комментарии. Присутствие таких сведений покажет, что даже в случае проблемы она не замалчивается, и ее пытаются решить. Это демонстрирует приведенный ниже скриншот.

Контент-стратегия для AI-выдачи

Разработка эффективной контент-стратегии становится фундаментом успеха в новой реальности нейропоиска. Понимание того, какие форматы контента предпочитают нейросети и как структурировать информацию для максимальной видимости, позволяет PR-специалистам выстраивать системный подход к продвижению в AI-выдаче.

Что не работает в нейросетях

Однотипный контент, созданный нейросетями, легко распознается и имеет меньше шансов попасть в AI-выдачу. Характерные признаки такого контента – типовые подзаголовки, списки, одинаковая структура абзацев и отсутствие авторского тона.

Нейросети игнорируют тексты со следующими характеристиками:

•     Большие объемы неструктурированного текста;
•     Общие абстрактные фразы;
•     Размытые формулировки;
•     Устаревшие данные и неактуальная статистика.

Важно отметить, что искусственный интеллект путает подтекст, иронию и скрытые смыслы. Поэтому креативные тексты с метафорами и художественными оборотами имеют значительно меньше шансов быть процитированными в нейроответах.

Для оптимизации контента под нейросети рекомендуется:

1. Использовать атомизацию контента: каждый абзац должен быть самодостаточным и четко отвечать на один конкретный вопрос;
2.   Избегать вводных фраз, начиная сразу с главной мысли;
3.   Создавать модульную структуру с логичной иерархией заголовков;
4. Применять связки вроде «поэтому», «в итоге», «однако» для построения логики повествования.

Принцип «один блок – один смысловой модуль» помогает нейросетям правильно интерпретировать контент. При этом первое предложение блока должно объяснять весь блок, поскольку AI ориентируется именно по нему.

Оптимальная длина абзаца – до 3-4 строк. Это позволяет AI пересказывать их четче, а поисковым системам формировать небольшие по объему сниппеты. Заключительные фразы особенно важны, поскольку нейросеть чаще всего использует их в ответах.

Успешная оптимизация для нейропоиска требует комплексного подхода, объединяющего различные маркетинговые инструменты. Профессионалы подчеркивают, что GEO (Generative Engine Optimization) не существует в вакууме – это элемент интегрированной стратегии, где каждый канал усиливает общий результат.

Связка с SEO

Оптимизация под генеративную выдачу фактически является симбиозом GEO и ORM (управление репутацией). Важно понимать, что GEO не заменяет классическое поисковое продвижение SEO – формируется новый потребительский сектор, который развивается параллельно с ростом популярности нейропоиска. Чтобы сайт мог попасть в число источников для ИИ, ему необходимо иметь хорошие позиции в органическом поиске.

Роль отзывов и контент как мультиканальный актив

Сегодня ИИ уже умеет формировать полноценные контент-стратегии, разрабатывать сценарии публикаций и планировать календари с учетом трендов. Особую значимость в этом контексте приобретает фидбек –  это и есть user-generated content, высоко ранжируемый поисковыми алгоритмами нейросетей. Количество, свежесть и качество отзывов напрямую влияют на ранжирование в AI-ответах. Системная работа с отзывами позволяет одновременно повысить шансы на попадание в AI-выдачу и привлечь больше клиентов.

В эпоху нейросетей контент становится универсальным активом, который должен эффективно работать во всех каналах коммуникации. Оптимальная стратегия предполагает создание модульного контента, который легко адаптируется под разные форматы.

Заключение

В том, что за ИИ – будущее поисковых систем, сегодня понятно практически каждому. Однако сегодня доля обрабатываемых из запросов остается небольшой. Около 90% всех глобальных поисковых запросов по-прежнему приходится на традиционные поисковые инструменты, прежде всего Google. При этом на «чистые» ИИ-инструменты (без учета AI-функций внутри традиционных поисковых систем) приходится от 2 до 10%. Вместе с тем, в будущем удельная доля ИИ в глобальной системе поиска будет, безусловно, расти. 

В этой связи уже сейчас необходима адаптация текущих подходов к продвижению с учетом фактора нейропоиска. Наиболее жизнеспособная стратегия требует интеграции GEO с классическим SEO и другими инструментами PR. Эффективное задействование всех доступных каналов позволит многократно усилить присутствие бренда или персоны как в традиционной, так и в нейросетевой выдаче.

Оптимизацию для нейросетей следует рассматривать не как временный тренд, а как долгосрочное стратегическое направление, требующее системного подхода и постоянного развития компетенций. 

FAQs

Q1. Как повысить видимость бренда или персоны в ответах нейросетей? 

Для повышения видимости в AI-выдаче необходимо создавать структурированный биографический, экспертный и новостной контент, размещать его на авторитетных площадках, использовать схемы разметки данных и регулярно обновлять информацию. Важно также работать над цитируемостью бренда и его упоминаемостью в различных источниках.

Q2. Какие форматы контента предпочитают нейросети? 

Нейросети отдают предпочтение оригинальному текстовому контенту, структурированному с учетом восприятия алгоритмами нейросетей. Важна четкая структура с логичной иерархией заголовков и делением на информационные блоки.

Q3. Как работать с недостоверными данными в нейросетевой выдаче? 

Помимо работы с первоисточниками таких данных, эффективным будет публикация контента по теме с изложением альтернативной точки зрения на вопрос. Материалы в формате «критика критики» способствуют выдаче более взвешенного ответа на запрос пользователя.