3 GEO-експерименти, які варто спробувати цього року

Більшість AI-згенерованих описів брендів досі неточні. Невеликі, оборотні тестування допомагають зрозуміти, що саме LLM-моделі “виносять” з вашого контенту.

Минулого місяця я поставив ChatGPT, Perplexity і Gemini одне й те саме запитання щодо трьох клієнтів: «Хто такий [Brand Name] і що вони роблять?»

Дві з трьох моделей відповіли неправильно. Некоректні послуги. Застарілі офіси. Одна модель навіть порадила конкурента як кращу альтернативу.

І це значно більше, ніж просто курйозна помилка.

Читайте більше про GEO Content Audit.

Що ШІ говорить про видимість бренду

Трафік із джерел на основі ШІ зріс на 527% у розрізі рік до року — з початку 2024 до початку 2025.

Хоча приріст реальний, він починається з дуже низької бази. У більшості сайтів реферальний трафік з AI-систем досі становить менш ніж 1% від загального.

Але якщо половина AI-згенерованих описів вашого бренду неточна — це не проблема майбутнього. Це формування сприйняття прямо зараз. Проблема полягає не в тому, чи варто оптимізуватися під системи ШІ, а в тому — як робити це ефективно. Ми намагаємося зрозуміти, що справді працює, а що — просто переупаковані SEO-фундаменти, які продають як революційні підходи.

І на відміну від традиційного SEO, де можна прогнозувати трафік і дохід з певною упевненістю, пошук на базі ШІ так не працює. Тут не можна продавати визначеність. Можна продавати лише кероване навчання.

Більшість GEO-тактик виявляються SEO-основами, застосованими до нового шару видимості.

Структура, чіткість і послідовна інформація завжди були важливими. Тепер ці принципи впливають не тільки на те, як користувачі знаходять і читають ваш контент, а й на те, як AI-системи узагальнюють та цитують його.

Єдиний спосіб відокремити правду від припущень — запускати невеликі, оборотні експерименти, які дають дані, достатні для прийняття рішень.

Вартість незнання того, що працює, сьогодні вища, ніж вартість того, щоб це з’ясувати.

Нижче наведено три GEO-експерименти, які допоможуть зрозуміти, як ШІ читає, узагальнює та повторно використовує ваш контент. Це практичні тести, які більшість команд можуть виконати за 60–90 днів, і кожен з них дає чітке уявлення про те, чи дійсно ці тактики впливають на бізнес.

Читайте більше про безплатні інструменти від Geoptie для SEO-фахівців.

Експеримент 1: створення topic cluster, готового до роботи з LLM

Маркетологи давно працюють із контентними кластерами. Але GEO змінює правила. Генеративні системи не читають контент так, як люди. Вони розбивають його на смислові блоки, шукають чітко визначені сутності, зрозумілі відповіді, послідовну мову та передбачувану структуру. Коли увесь кластер організований таким чином, AI-системам простіше розуміти та цитувати вас як надійне джерело.

Перший експеримент тестує саме це.

Оберіть кластер з бізнес-цінністю

Виберіть тему, за якою у вас уже є сильний контент або де вам критично важливо наростити видимість.

Використайте внутрішній пошук сайту, запити в Google Search Console та звернення в службу підтримки — ці джерела покажуть натуральні питання, які ставить ваша аудиторія.

Часто це ті самі питання, які потенційні клієнти задають у LLM-системах.

Порада: якщо служба підтримки чує одне й те саме запитання три рази на тиждень — це сигнал.

Створіть (або перебудуйте) кластер для машинної читабельності

Ось що працює найкраще за результатами тестів.

Побудуйте структуру навколо природних запитань

Ваші H2 повинні відображати те, як люди реально формулюють питання:

• «Що таке [тема]?»
• «Скільки коштує [тема]?»
• «Який варіант найкращий для початківців?»
• «Чого варто уникати?»

AI-інструменти надають перевагу сторінкам, які відповідають так, як користувачі формулюють запит, а не так, як ми хочемо, щоб вони його формулювали.

Використовуйте підхід “summary-first”

Перші 100–150 слів мають бути швидким, чітким оглядом.

Без повільних вступів.
Без історій «для розігріву».
Без кліше на кшталт «У сучасному швидкому цифровому світі…».

Формат Q&A як стандарт

Розбийте кожну сторінку за схемою:

• Питання
• Коротка відповідь (1–2 речення)
• Деталі (2–3 абзаци)
• Опціонально: таблиця або список

Такий формат ідеально підходить для LLM. Він показує, де що знаходиться.

Не ігноруйте schema та внутрішні посилання

Використовуйте релевантні типи schema: FAQPage, HowTo, Product, Organization, LocalBusiness тощо.

Використовуйте внутрішні посилання, щоб встановити чітку ієрархію кластера, щоб моделям не довелося здогадуватися, яка сторінка відповідає на яке питання.

Вимірюйте правильні показники

Протягом 60 днів відстежуйте:

• появи AI Overview за цільовими запитами (перевірки в інкогніто 2 рази на тиждень або інструменти типу Semrush)
• шаблони цитувань: чи посилаються ChatGPT, Gemini, Perplexity на ваш сайт? Наскільки точно?
• органічний трафік і конверсії всередині кластера
• узгодженість описів: чи однаково моделі описують ваш контент?

Порівняйте результати з контрольною групою

Це критично важливо: порівняйте покращений кластер з іншим, який ви не оптимізували.

Якщо LLM-готовий кластер отримує більше появ в AI Overview, точніші відповіді та стабільнішу органіку — перед вами тактика, яку варто масштабувати.

Приклад:

Я перебудував кластер для стоматології за темою «варіанти відбілювання зубів».
За 75 днів сайт почав з’являтися в AI Overviews за 9 із 13 цільових запитів (було 2).
Традиційний органічний трафік залишився стабільним, але видимість у AI-генерованих відповідях зросла.

Чому це працює (і не лише для ШІ)

Ті самі структурні покращення, які допомагають AI-системам краще читати ваш контент, зазвичай покращують і традиційний SEO.

Чіткі заголовки, прямі відповіді, логічна організація контенту — усе це допомагає Google якісніше індексувати сторінки.

Користувачі також цінують зрозумілість. Швидше знаходження відповіді часто корелює з кращою взаємодією на сторінці.

Навіть якщо трафік від ШІ поки малий, ви створюєте контент, який працює краще у всіх каналах.

Читайте більше про поради Google щодо SEO для кращого ранжування.

Експеримент 2: Проведіть спринт із покращення брендової сутності та сентименту

Однією з ключових проблем сучасних генеративних моделей є нездатність передавати нюанси. Якщо брендова інформація подана непослідовно або суперечливо, моделі LLM заповнюють прогалини випадковими припущеннями. Ба більше — вони можуть упевнено видавати користувачам повністю неправильні дані про бренд.

LLM формують уявлення про компанію, спираючись на різні джерела:

• відгуки на Google, Yelp, Trustpilot та інших платформах;
• бізнес-довідники й каталоги;
• редакційні згадки у ЗМІ;
• дискусії на Reddit та галузевих форумах;
• профілі компаній у соціальних мережах;
• структуровані дані на сайті (schema markup);
• джерела, пов’язані з knowledge graph — зокрема Wikidata чи Crunchbase.

Усі ці сигнали разом формують “історію бренду”, яку AI відтворює у відповідях. Якщо історія подана неоднорідно, моделі об’єднують фрагментовані чи застарілі дані у спотворений бренд-наратив.

Саме цю проблему й вирішує другий експеримент.

Проведіть аудит того, що AI вже “знає” про бренд

Першим кроком є аналіз наявного стану. Для цього потрібно поставити ChatGPT, Gemini та Perplexity базові запитання:

• «Хто така/такий [Назва бренду]?»
• «Що пропонує [Бренд]?».
• «Чи підходить [Бренд] для [певного кейсу]?».
• «Які альтернативи до [Бренду]?».

Під час аналізу слід зафіксувати:

• точність опису;
• загальний сентимент (позитивний, нейтральний, негативний);
• зазначені джерела;
• згаданих конкурентів;
• будь-які неточності, застарілі дані або вигадані факти.

Це формує базову точку відліку для подальшого порівняння. Рекомендовано зробити скриншоти та зберегти їх.

Уніфікуйте та очистіть усі основні бренд-сигнали

Наступним етапом є вирівнювання інформації в усіх ключових каналах. Якщо дані розпорошені, моделі об’єднуватимуть їх за власною логікою, що й створює викривлений бренд-профіль.

Найважливіші напрями оновлення:

1. Оптимізація на власному сайті

• Оновіть головну та сторінку «Про нас», чітко сформулювавши: чим займається компанія, у яких регіонах працює, кого обслуговує, які має ключові переваги.
• Додайте актуальні схеми Organization та LocalBusiness.
• Об’єднайте або видаліть дублікати сторінок, що можуть плутати моделі.

2. Узгодження зовнішніх джерел

• Синхронізуйте інформацію у бізнес-довідниках, зокрема категорії, описи та контактні дані.
• Заохочуйте клієнтів залишати розгорнуті відгуки — LLM враховують детальність, а не лише кількість зірок.
• Забезпечте появу актуальних редакційних згадок у галузевих медіа.

3. Активність у спільнотах

• Беріть участь у професійних форумах і тематичних обговореннях, зокрема на Reddit.
• Моделі часто використовують саме такі джерела для оцінки репутації та експертності.

Повторний замір результатів

Через 60–90 днів слід повторити первинні запити до моделей. Порівняння має відобразити зміни у:

• точності описів;
• характері сентименту;
• позиціонуванні бренду у спискових відповідях;
• частоті згадувань;
• правильності відтворення продуктів, послуг, ринків чи географій.

Визначте сигнали, що дали результати

У різних проєктах ключову роль відіграють різні фактори. Іноді найбільший ефект дає оновлення бізнес-профілів, інколи — деталізовані відгуки, а в окремих випадках — тематичні публікації на авторитетних сайтах. Мета експерименту — зрозуміти, які саме сигнали найсильніше впливають на брендове представлення у системах AI, і використати це для розробки масштабованої моделі роботи.

Приклад

Регіональна компанія з HVAC-послуг стикнулася з тим, що AI-системи описували її переважно як постачальника послуг для приватних клієнтів, хоча основний дохід надходив від комерційного сегменту. Після оновлення Google Business Profile, головної сторінки та ключових каталогів із чітким акцентом на комерційні послуги, моделі почали правильно відображати цей сегмент менше ніж за 70 днів.

Чому цей підхід працює

Попри те, що техніка може здаватися знайомою з локального SEO, її вплив значно розширився. Ті самі сигнали, які визначають локальну видимість, тепер формують бренд-образ у великих мовних моделях. LLM агрегують інформацію з різних джерел, тому послідовність і точність стають критично важливими для правильного бренд-позиціювання.

Стратегія не вимагає опанування нових дисциплін — лише системного застосування перевірених інструментів у контексті сучасного AI-середовища.

Експеримент 3: Тестування форматів резюме для машинної зрозумілості

У міру прискорення розвитку генеративних систем зростає їхня залежність від стислих, чітких та легко зрозумілих резюме. Моделі штучного інтелекту значною мірою опираються на перші 150 слів контенту. Якщо цей вступ поданий нечітко, перевантажений описовими елементами або містить надмірну наративність, моделі можуть пропустити сторінку або некоректно інтерпретувати її зміст.

Цей експеримент спрямований на визначення того, який формат резюме підвищує видимість матеріалу в системах штучного інтелекту та забезпечує точнішу інтерпретацію під час цитування.

Три формати, які необхідно протестувати

1. Короткі марковані резюме.
Оптимально підходять для:

• визначень;
• опису процесів;
• структур розцінок;
• переліків переваг і недоліків;
• порівняльних характеристик.

Приклад короткого резюме:

• Ціновий діапазон: 1 500–5 000 доларів.
• Найкраще підходить для: малих бізнесів із кількістю працівників від 10 до 50.
• Термін реалізації: 2–4 тижні для повної імплементації.
• Альтернативи: внутрішні інструменти, фриланс-консультанти.

2. Стислі абзацні резюме.
Це дво- чи триреченні виклади, сконцентровані, чіткі та інформативні.

Приклад:
«Вартість послуги зазвичай становить від 1 500 до 5 000 доларів залежно від розміру бізнесу та рівня кастомізації. Більшість малих компаній із чисельністю працівників 10–50 осіб досягають повної реалізації протягом 2–4 тижнів. Серед альтернатив — внутрішні інструменти та фриланс-консультанти, хоча вони зазвичай потребують більшого операційного супроводу.»

3. Наративні вступи.
Традиційний підхід пошукової оптимізації, що передбачає запровадження теми через історію або описовий контекст. Генеративні системи часто пропускають такі вступи, що робить доцільним тестування впливу їхнього вилучення на частоту появи в AI Overview.

Де застосовувати тестування

Формати слід випробувати на таких типах сторінок і матеріалів:

• гайди та інструкції;
• рейтинги та добірки («best of»);
• сторінки послуг;
• сторінки з ціноутворенням;
• контент із великою кількістю запитань і відповідей;
• будь-які матеріали, де критичною є чіткість, а системи ШІ з високою ймовірністю отримуватимуть відповіді з цих сторінок.

Показники, які необхідно відстежувати протягом 60 днів

• появи сторінок у AI Overview залежно від формату резюме;
• точність перефразування: чи моделі коректно передають зміст резюме;
• поведінкові метрики користувачів: глибина скролу, час на сторінці, показник відмов;
• конверсії: чи користувачам подобається така ж чіткість, як і системам ШІ.

Орієнтири успішності

Тестування має продемонструвати, який формат забезпечує кращу присутність у генеративних відповідях, точніше трактування матеріалу моделями ШІ та сильніший інтерес користувачів, які віддають перевагу структурованим і зрозумілим викладкам.

Приклад застосування:
Електронна комерційна компанія протестувала короткі марковані резюме порівняно з традиційними наративними вступами на 20 категорійних сторінках товарів. Сторінки з булетними резюме з’являлися в AI Overview утричі частіше та продемонстрували на 22% вищий показник переходів з органічного пошуку. Це підтвердило, що зрозумілість важлива не лише для машин, а й для користувачів.

Як проводити GEO-тестування у форматі мініпрограми

Для більшості маркетологів найбільш ефективною виявляється модель із тривалістю 60–90 днів. Такий підхід дозволяє проводити експерименти у невеликих масштабах, забезпечує їхню оборотність і водночас дає достатньо даних для формування корисних інсайтів. Кожен експеримент розглядається як пілотний проєкт — обмежена за обсягом гіпотеза, покликана дати нове розуміння, а не як масштабна стратегічна ініціатива, що потребує значних ресурсів.

Оптимальний робочий ритм може виглядати так.

1–2 тижні: Формування базового рівня

• фіксація наявності сторінок у AI Overview за цільовими запитами;
• збір відповідей від LLM-моделей та оцінка точності відображення сутностей;
• фіксація загального тону відповідей і частоти згадок конкурентів;
• збір базових органічних показників (трафік, конверсії, взаємодія).

3–6 тижні: Виконання

• перебудова кластеру контенту в структурі, орієнтованій на LLM-моделі;
• очищення та вирівнювання сигналів про сутність бренду й бізнес-листингів;
• впровадження нових форматів резюме;
• оновлення схем розмітки та внутрішньої перелінковки.

7–12 тижні: Вимірювання

• порівняння показників видимості у ШІ до та після експерименту;
• аналіз змін у згадках, цитуваннях чи включеннях у відповіді моделей;
• оцінка поведінкових метрик користувачів для підтвердження впливу;
• документування ефективних і неефективних тактик.

Даний підхід легко масштабувати, і він забезпечує прозорість замість припущень. Кожен завершений тест або підтверджує ефективність певної тактики (її варто масштабувати), або демонструє відсутність помітного впливу (не потрібно інвестувати час у цьому напрямку).

Помилки, яких слід уникати: практичні уроки

Під час проведення експериментів із різними компаніями простежуються повторювані ситуації, що демонструють, які дії не приносять результатів або створюють додаткові ризики.

• Не варто маніпулювати контентом для покращення вилучення ШІ

Деякі маркетологи тестують прихований текст або клоакінг, орієнтований на ботів. Навіть якщо це дає короткостроковий ефект, платформи швидко вдосконалюють механізми виявлення спаму. Подібні сценарії вже спостерігалися в історії пошукової оптимізації: ранні маніпуляції працюють, доки їх не починають масово блокувати.

• Не проводити одночасно кілька змін

Якщо одночасно перебудувати кластер, оновити бізнес-профілі та змінити формат резюме, неможливо зрозуміти, який саме фактор вплинув на результат. Кожна змінна повинна бути протестована окремо для отримання коректних висновків.

• Не припускати, що системи ШІ автоматично правильно інтерпретують бренд

Моделі агрегують ту інформацію, яку знаходять у відкритих джерелах. Завдання бізнесу — забезпечити, щоб ця інформація була послідовною, достовірною та представлена в усіх релевантних точках присутності.

• Утримувати інвестиції у відповідності до впливу

Попри зростання ролі ШІ-пошуку, для більшості компаній він становить лише незначну частку загального трафіку. Тому варто тестувати, вимірювати ефективність та інвестувати відповідно до реальних результатів, а не гіпотетичних прогнозів. Якщо експерименти дають суттєвий вплив — тактику слід масштабувати; якщо ні — отримані знання все одно цінні, і витрати залишаються контрольованими.

Що насправді дають GEO-тести

Перевага таких експериментів полягає в тому, що вони створюють контрольовані умови для отримання нових знань, а не вимагають значного залучення трафіку. Навіть у випадках, коли частка ШІ-пошуку лишається малою, поліпшення структури контенту, узгодженість інформації про бренд і якість форматів резюме позитивно впливають на традиційний пошук.

Сконцентрованість на фундаментальних принципах дає стабільні результати: чіткий, добре структурований і корисний контент демонструє хороші показники незалежно від того, у якому напрямку розвиваються пошукові технології.

Фактична цінність цих експериментів полягає не у гарантованому отриманні трафіку від ШІ-платформ, а у здобутті відповідей на ключові запитання бізнесу, зокрема:

• чи коректно системи ШІ розуміють бренд;
• чи покращує структурований контент видимість у різних каналах;
• чи існують швидкі виграші в очищенні та вирівнюванні сигналів про сутності;
• які формати резюме є найбільш ефективними як для моделей ШІ, так і для користувачів.

Ці три експерименти формують стартову базу, доступну більшості команд, і забезпечують практичні інсайти, необхідні для прийняття виважених рішень. Вони залишаються компактними, чітко вимірюваними та створюють накопичувальну цінність незалежно від того, як швидко зростає популярність ШІ-пошуку.

Читайте статтю англійською.

3 GEO Experiments Worth Trying This Year