Geo Оптимизация
GEO Оптимизация — это компания, помогающая владельцам сайтов и бизнесов повышать видимость в ответах генеративных поисковых систем — ChatGPT, Gemini, Grok, Яндекс.Алиса, GigaChat и других ИИ-ассистентов. Мы не занимаемся классическим SEO. Вместо этого мы делаем ваш контент понятным, цитируемым и авторитетным для нейросетей: формируем структуры знаний, пишем с учётом лексемных и семантических паттернов ИИ, оптимизируем источники цитирования и выстраиваем стратегии присутствия в генеративных ответах.
Я — Сергей, независимый эксперт с 15-летним опытом в продвижении сайтов, и GEO Оптимизация — это моя личная практика, направленная на упрощение и адаптацию GEO-подходов для малого и микробизнеса. Мы не используем «коробочные» решения и не навязываем сложные технические системы. Работаем напрямую, без посредников — с фокусом на реальные упоминания в ответах ИИ и рост трафика из AI-поиска.
Основные направления работы:
Анализ текущего присутствия сайта в ответах нейросетей
Подготовка и редактирование контента под требования генеративных движков
Настройка структурированных данных (Schema.org, FAQPage, HowTo и др.) для улучшения цитируемости
Интеграция метаданных Open Graph, Twitter Card, YandexGPT-тегов и других сигналов для ИИ
Консультации по формированию авторитетности в глазах ИИ
Наша цель — чтобы, когда ваш потенциальный клиент спрашивает у нейросети: «Где найти надёжного специалиста по продвижению сайтов в Москве?» — ваша компания фигурировала в ответе как естественное, логичное и обоснованное предложение.
Если вы хотите, чтобы ваш бизнес начали рекомендовать нейросети, а не просто находили через поисковую выдачу — вы в правильном месте.
О компании
GEO Оптимизация — практика Сергея, специалиста с 15-летним опытом в продвижении сайтов. Компания фокусируется на Generative Engine Optimization (GEO) — повышении видимости малых и микро-сайтов в ответах ИИ-ассистентов (ChatGPT, Яндекс.Алиса, GigaChat и др.).
Основная задача — сделать контент сайта понятным, цитируемым и авторитетным для генеративных поисковых систем, а не просто оптимизированным под традиционные алгоритмы. Работа ведётся через структурированные данные, семантическое оформление, метаданные и стратегическое построение источников знаний.