Категорія · 16 статей
Generative Engine Optimization — плейбуки під ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude.
← Усі статті
LLM зберігають фрази «as of [date]» при цитуванні. Одна фраза, вкладена поряд із конкретною цифрою, продовжує citation half-life на 30–45% у нашому вимірюванні і захищає від цитування з застарілими даними.
Comparison-сторінки колись були Google-play. Тепер це найбільш екстрактований тип у B2B AI-відповідях. Ми розібрали 80 з портфеля і конкурентів. Шість структурних блоків, які цитує LLM, у порядку пріоритету.
Glossary-записи заробляють AI-цитування у 3× частіше за блог-пости на definitional промптах і тримають їх удвічі довше. Структура, що виграє, anti-stub правило, і як 40-словниковий glossary стає фабрикою.
LLM майже не цитують два URL з одного домену в одній відповіді. Тож пʼять сторінок під один prompt cluster воюють між собою за один слот. Ми трекали 90 днів cannibalization у портфелі — і пояснюємо консолідацію, яка це фіксить.
Пʼять LLM-двигунів, один prompt, у пулі ретриверу ~50 URL-кандидатів — а в відповідь потрапляють 3. Які сигнали вирішують. Reverse-engineering із 90 днів вимірювань — які наші сторінки взяли цитування, а які лишились у пулі дивитись.
Анкори беклінків раніше були регулятором PageRank. У AI-пошуку вони роблять іншу роботу — допомагають ретриверу зрозуміти, яку сутність репрезентує твій домен. Метод, який спрацював після колізії answerly.agency vs answerly.ai.
Bing Copilot SEO (Microsoft Copilot optimization) — Bing найбільш недооцінена AEO-поверхня 2026. Microsoft Copilot вшитий у Windows, Edge і Microsoft 365, а ChatGPT Search спирається на індекс Bing. Як отримати citation.
Gemini SEO (Google Gemini optimization) — Gemini app і Google AI Mode не та сама поверхня, що AI Overviews. Ретривлять і цитують інакше. Як працює grounding у Gemini і 5 тактик, що виграють Gemini citation у 2026.
ChatGPT SEO (або SEO для ChatGPT) — це як заробити citation усередині відповідей ChatGPT. Як ChatGPT витягує через власний Search-індекс і Bing, що цитує, п'ять тактик і ChatGPT SEO-інструменти, які ми використовуємо.
Generative engine optimization (GEO) — це практика цитування бренду всередині generative AI-відповідей, окрема від generic geo marketing. Що таке GEO, як перетинається з AEO, GEO services і GEO-tools 2026.
ChatGPT, Perplexity і Gemini тягнуть Reddit-треди в AI-відповіді частіше, ніж ранжовані блог-пости на ту саму тему. Ось дані 2026, сабреддіти, що мають вагу, і як брати участь без бану.
Покупці вже не вбивають «VASP license» — вони вбивають увесь task у ChatGPT. Ось як майнити реальні prompt'и, чому keyword volume метрики не працюють і tooling-стек, який ми використовуємо на engagement.
Perplexity SEO (як ранжуватись у Perplexity) — Perplexity унікальний серед LLM, бо публічно показує джерела. Як працює Perplexity source-selection, які content-патерни домінують у source-блоці, як виграти розміщення за 30 днів.
Масовий закуп лінків для AI-пошуку не працює. Ми використовуємо модель з шести критеріїв: тематична релевантність, трафік, AIO-присутність, link ratio, DR, Trust Ratio, вік домену. Ось пороги і логіка.
AI-системи сильно спираються на Wikidata для disambiguation сутностей. Бренд без Wikidata Q-number невидимий для половини LLM. Ось як збудувати сутність, які лінки важать і чого ми робити не будемо.
Voice search optimization (voice search SEO) — це як бренди заробляють відповіді у Siri, Alexa, Google Assistant і ChatGPT voice. Як оптимізувати voice search одним переписом, спільним з AI text-search, плюс що міняється для голосу.