Made on
Tilda
Разница не в приёмах, а в том, что считается результатом.
| SEO | GEO | |
|---|---|---|
| Цель | Попасть в топ выдачи | Попасть в ответ нейросети |
| Единица работы | Ключевые слова и страницы под них | Формулировки, структура, факты, которые модель может процитировать |
| Сколько мест | Десять ссылок на первой странице | Обычно пять источников |
| Что меряют | Трафик и позиции | Как часто вас называют и рядом с кем |
Практики GEO во многом знакомые: понятная структура текста, прямой ответ вместо подводки, конкретные цифры, микроразметка, блоки вопросов и ответов, упоминания на площадках, которым поисковик доверяет. Новое здесь — не инструменты, а то, что борьба идёт за пять строк, а не за первую страницу.
Алгоритмы не опубликованы, но кое-что видно со стороны. В сентябре 2026 года на Habr вышло исследование ответов Алисы AI, и цифры там такие: в 65% ответов ровно пять источников, в 25% — десять, промежуточные варианты почти не встречаются. Источники отбираются блоками фиксированного размера из органической выдачи Яндекса.
Второе наблюдение из того же исследования важнее первого. Если задать один и тот же вопрос трижды, у Алисы набор источников совпадает в 67% случаев, у ChatGPT — в 32%. То есть попадание в пятёрку не разовая удача: оказались там — показываетесь стабильно.
Отсюда следует неприятное для большинства компаний: мест мало, и они заняты одними и теми же. В том же исследовании пять площадок-доноров забирают 22% всех ссылок — vc.ru, Дзен, Sostav, Habr, DTF. Пробиться в общие ответы со своего корпоративного блога сложнее, чем в топ-10, а не легче.
Всё описанное выше касается вопросов без привязки к месту: «чем реставрация отличается от винира», «сколько стоит имплантация». На них модель отвечает из статей, и там вы конкурируете с площадками из списка выше.
Но у локального бизнеса деньги в другом вопросе: «где сделать это рядом со мной». Человек спрашивает Алису: «покажи стоматологию, где хорошо делают имплантацию, рядом с метро Савёловская» — и получает подборку из трёх-пяти клиник. Этот ответ собирается не из статей, а из того, что проиндексировано в геосервисах: описания услуг в карточке, публикации, отзывы.
Разница принципиальная. В общих ответах вы соревнуетесь со всем интернетом. В локальных — только с теми, кто физически рядом, и кто описал у себя ту же услугу теми же словами. По конкретному району сеть с другого конца города вам не конкурент.
Московская стоматология, мы продвигали одну услугу — эстетическую реставрацию. Начали писать публикации в карточке под вопросы, которые пациенты задают на приёме: что делают при сколе переднего зуба, чем реставрация отличается от винира, сколько держится. На второй месяц клинику начали показывать в ответах Алисы по этим запросам.
Причинно-следственную связь мы здесь не доказываем: Яндекс в справке пишет, что публикации не влияют на позицию компании в поиске. Мы фиксируем только последовательность — пока публикаций про реставрацию не было, показов в нейровыдаче тоже не было.
Всего за август и сентябрь в подборки Алисы попали две наши московские клиники: одна по запросам про имплантацию, вторая по терапии и реставрации. Обе небольшие, обе на перегретом рынке. Подробный разбор — в статье как клинике попасть в нейровыдачу Алисы.
Порядок важнее списка. Сначала видимость, потом упаковка.
Взяли рабочую семантику двух московских стоматологий, с которыми работаем. Не придуманные запросы, а те, по которым клиники ищут на самом деле: 22 формулировки у первой и 38 у второй. Прогнали в Яндексе с регионом Москва и смотрели, что стоит наверху выдачи.
| Что наверху | Клиника А, 22 запроса | Клиника Б, 38 запросов |
|---|---|---|
| Только «Быстрый ответ Алисы AI» | 8 | 6 |
| Только блок «Организации» из Карт | 9 | 17 |
| Оба блока сразу | 3 | 3 |
| Ни одного, обычная выдача | 2 | 12 |
Первое, что видно: у двух клиник в одном городе картина разная. У первой нейроответ включался почти на половине запросов, у второй на четверти. Разницу даёт не клиника, а семантика.
У первой клиники в списке много запросов, где названа услуга: имплантация, протезирование, эстетическая реставрация, брекеты. Почти все они дали нейроответ.
У второй список построен вокруг специальности и района: «стоматолог Савёловская», «стоматолог-терапевт», «зубной врач», «запись к стоматологу». Такие запросы Яндекс чаще закрывает карточками или обычной выдачей.
Закономерность одна и та же в обоих замерах. Человек называет услугу или признак — собирается ответ. Человек ищет организацию или её реквизиты («телефон регистратуры», «врачи», «номер телефона») — показываются карточки.
Граница при этом не железная, и исключений хватает. «Стоматология на Нагатинской набережной» дала нейроответ, а «стоматология Нагатинский затон» нет. «Стоматология отзывы» дала, а «стоматология Коломенская отзывы» уже нет: добавление района склонило Яндекс к карточкам.
Тут самое важное. Мы открыли несколько нейроответов целиком и выписали, какие клиники в них названы и каким источником подтверждено каждое утверждение.
Клиника Б, запрос «имплантолог» с названием улицы. Алиса называет её первой из трёх. Текст про неё такой: адрес, имя врача, «стоматолог-хирург и имплантолог со стажем около 17 лет», перечень услуг, телефон, сайт. Источники к этому абзацу: ПроДокторов, карточка Яндекс Карт и сайт клиники.
Клиника А, запрос «лечение зубов» с названием набережной. Она в ответе есть, и про неё сказано: «проводят диагностику и лечение кариозных поражений, удаляют зубной камень и налёт». Источники: Zoon и сайт клиники. Про соседа по той же набережной в том же ответе: «клиника полного цикла, имплантация, костная пластика, керамические реставрации». Про ещё одного: детская стоматология и лечение во сне.
Клиника А, запрос «имплантация зубов» с названием улицы. Её в ответе нет вообще. Названы три другие клиники, хотя наша стоит на той же улице и занимает первое место по доле трафика в Яндекс Картах. У клиники, которую Алиса поставила первой, под имплантацию сделан отдельный раздел сайта, и описание взято оттуда.
Оба клиента, запросы про цены. Ни один не назван. Алиса собрала таблицу цен по четырём другим клиникам, и все цифры взяты с их сайтов и с агрегаторов. Витрина карточки с ценами в источники не попала ни разу, хотя цены там есть и Яндекс их показывает в соседнем блоке «Организации».
Карточка Яндекс Карт в источниках встречается, и это стоит сказать прямо. Но посмотрите, чем она подтверждает: адресом и фактом существования организации. Всё содержательное — какие системы имплантов, какой стаж у врача, какая цена — Алиса берёт с сайтов клиник, с ПроДокторов и с Zoon.
Алиса называет клинику тем, чем её описывают источники. Если в источниках написано «кариес и чистка», на запросе про имплантацию клинику не назовут, даже если она её делает и даже если она первая в Картах по своему району. И наоборот: если на ПроДокторов заполнена карточка врача со стажем и специализацией, клиника попадает в ответ первой строкой, и делать для этого ничего специального не пришлось.
Карточка при этом не отменяется. На двух третях реальных запросов второй клиники нейроответа нет вовсе, и там весь трафик идёт через блок «Организации» и обычную выдачу.
Поэтому работа раскладывается надвое: держать карточку ради запросов, где нейроответ не включается, и описывать приоритетные услуги на сайте и у агрегаторов ради тех, где включается.
Метод простой, его можно повторить руками за час.
Взяли не выдуманные запросы, а рабочие списки клиник: те формулировки, по которым их ищут. Это принципиально. Красивый вывод, полученный на запросах, которых никто не задаёт, ничего не стоит.
Прогнали их в Яндексе с регионом Москва, из обычного браузера, с паузой в несколько секунд между запросами. Пауза важна: если частить, Яндекс покажет капчу и замер придётся начинать заново.
По каждому запросу фиксировали одно: стоит наверху «Быстрый ответ Алисы AI», блок «Организации» из Карт, оба сразу или ничего. Это видно глазами, инструменты не нужны.
Там, где блок Алисы появился, дожидались, пока он допишется до конца. Он собирается несколько секунд, и источники подтягиваются последними. Потом выписывали, какие клиники названы и какие домены стоят рядом с каждым абзацем.
Повторять имеет смысл раз в месяц. Набор источников меняется, и один замер показывает положение дел на день, когда он сделан.
Яндекс не публикует алгоритм отбора источников для нейроответов. Цифры про пять источников и про повторяемость — это независимое исследование со стороны, а не официальные данные, и они могут измениться с любым обновлением.
Мы также не можем сказать, сколько публикаций нужно, чтобы попасть в подборку, и через какой срок. У наших клиник это заняло месяц-два, но это два случая, а не закономерность.
И отдельно: никто не может гарантировать попадание в ответ нейросети. Если подрядчик это обещает — он обещает то, чем не управляет.
Для медицинских клиник мы собрали это в отдельную работу: состав по месяцам, метрики и цены — на странице продвижения клиники в ответах нейросетей.
Ответы Алисы недетерминированы: при повторе того же вопроса набор источников совпадает примерно в двух случаях из трёх. Шестьдесят запросов за один день по двум клиникам — это срез, а не правило.
Мы не знаем, почему на одном запросе про район нейроответ включается, а на соседнем нет. Исключения в замере есть, и объяснения у нас для них нет.
Мы не знаем наверняка, что именно решило назвать клинику в одном ответе и пропустить в другом. Совпадение с описанием в источниках — наша догадка по нескольким ответам, а не проверенная зависимость. Проверить её можно одним способом: дописать описание услуги и посмотреть через месяц, изменится ли ответ. Мы это сделаем и напишем, что вышло, каким бы ни был результат.
Замер сделан только по Яндексу. ChatGPT, GigaChat и DeepSeek этим способом не проверяются, там нужен отдельный прогон.
Абонентская плата у агентств — от 45 000 до 300 000 ₽ в месяц, медиана по рынку около 95 000 ₽. Разница в объёме контента и внешних размещений, а не в технологиях. Разовый аудит видимости стоит от 15 000 до 80 000 ₽.
Два способа. В Яндекс Вебмастере есть отчёт «Видимость сайта в Алисе AI» — он показывает долю упоминаний сайта среди источников и обновляется еженедельно. Второй способ ручной: задать нейросети десять вопросов, которые задаёт ваш клиент, и записать, кого она назвала.
Напрямую на ChatGPT повлиять нельзя: он не берёт источники из российской поисковой выдачи. Работают косвенные сигналы — упоминания компании на сторонних площадках и в отраслевых публикациях. По данным Ahrefs именно упоминания бренда сильнее всего связаны с видимостью в ответах ИИ.
По наблюдениям рынка первые появления в ответах — через два-четыре месяца, устойчивая доля — через шесть-восемь. Быстрее всего идут узкие запросы с привязкой к городу и услуге.
Хотите понять, попадает ли ваша компания в ответы Алисы по своим услугам и что мешает: пришлите ссылку на карточку. Проверим по вашим запросам и сравним с четырьмя ближайшими конкурентами.