Почему к первым GEO-кейсам стоит относиться с осторожностью: разбираем подводные камни нового рынка

Рынок переживает период высокого интереса: попадание в рекомендации нейросетей стало для бизнеса важной задачей. Digital-специалисты, в свою очередь, спешат освоить новое направление, продемонстрировать экспертизу и предъявить первые доказательства успеха. Однако за фасадом ярких презентаций скрывается реальность, которую редко обсуждают открыто.

С вами Ярослав Домбровский, Head of SEO и сеошник с двадцатилетним стажем, — и сегодня мы разберем: почему нельзя верить кейсам в GEO-продвижении.

Молодость услуги и отсутствие фундамента

Услуге GEO (продвижение в генеративных нейросетях) меньше года. При этом уже появляются агентства и специалисты, которые называют её своим ключевым профилем. Однако стоит учитывать: на столь коротком горизонте просто не могло накопиться достаточно данных, чтобы сформировать устойчивую и проверенную доказательную базу. Более того, видимость бренда в ответах языковых моделей во многом определяется накопленной силой самого бренда, а она формируется годами, часто за пределами каких-либо узконаправленных GEO-механик.

Из этого вытекает вторая сложность: у заказчиков пока нет внятного запроса и осмысленных KPI для GEO. Чаще всего интерес проявляет микробизнес в надежде найти новый канал лидов, однако в подавляющем большинстве случаев такому бизнесу GEO объективно не нужно. Слишком много усилий ушло бы на построение того самого брендового присутствия, которое нейросети могут отразить, а прямой конверсии из ответов моделей на данный момент практически невозможно.

Неопределённость с отслеживаемыми запросами

Ключевой вопрос, на который рынок до сих пор не дал аргументированного ответа: какие именно запросы (промпты) нужно отслеживать и каким образом корректно снимать данные? Сравнивать результаты, полученные через браузерный режим, по API, с включённым веб-поиском или без него, — всё это даёт разную картину. Никакого общепринятого стандарта не существует. Каждый исполнитель действует по собственной методологии, и в условиях отсутствия единых правил это неизбежно приводит к искажениям в оценке результатов.

Практический пример: демонстрируется скриншот с брендом клиента в выдаче LLM. Достаточно взять тот же самый промпт и использовать в другой нейросети и скорее всего вы получите совершенно другой ответ, где упомянутый бренд отсутствует. Никакого злого умысла здесь нет, просто вариативность моделей и различие условий эксперимента. Пока нет прозрачной методологии съёма, любой «результат» можно интерпретировать слишком субъективно. Это ставит под сомнение саму возможность объективной оценки кейса.

Размытые метрики и KPI

Второй концептуальный тупик: что считать полезной метрикой для бизнеса? Основным KPI обычно называют видимость в ответах нейросетей. Однако что с ней делать дальше, какой измеримый эффект она приносит, непонятно. Быть первым в рекомендации модели само по себе не равно росту выручки или доли рынка.

Можно рассматривать целый спектр показателей: доля в ответах ИИ, видимость в категории, присутствие в топ-100 популярных запросов, доля среди конкурентов, средняя позиция, тональность упоминаний по брендовым промптам, наконец, трафик. Проблема в том, что ни один из этих индикаторов сегодня не имеет просчитываемой связи с бизнес-результатом. Опереться на них при принятии инвестиционных решений невозможно, а значит, и кейс, основанный на росте подобных метрик, остаётся упражнением в визуализации, а не доказательством эффективности.

Лидер ниши в кейсе: чья это заслуга?

Наиболее показательная история — продвижение бренда, который и без того занимает лидирующие позиции на рынке. Проводится комплекс работ по SEO и GEO, снимаются метрики, и специалист видит заветную первую строчку в рекомендациях языковой модели. Возникает естественный вопрос: это результат приложенных усилий или естественное следствие того, что бренд широко известен, обладает значительной долей рынка и ответ модели без его упоминания был бы попросту неполным?

Сделаем простое упражнение. Просим нейросеть порекомендовать кроссовки для бега. Ведь вы же заранее знаете какие бренды он вам порекомендует? Adidas, Nike, New Balance, Asics и, вероятно, несколько нишевых марок. Заслуга ли это GEO-продвижения или десятилетий инвестиций самих брендов в продукт, дистрибуцию и репутацию? Ответ очевиден. Кейс, построенный на лидере категории, зачастую отражает не столько уникальные алгоритмы продвижения, сколько уже существующую рыночную силу клиента.

Что со всем этим делать

Делать поспешные выводы и формировать строгое рейтингование по GEO пока рано. Анализ публичных материалов показывает, что значительная часть GEO-кейсов на деле описывает классическое SEO: работу над сайтом, структурой, контентом и классической поисковой видимостью. Логика проста: сайт оптимизировали, он начал мелькать в ответах нейросетей, а значит, это засчитали как GEO. Размытие границ между этими понятиями временно усложняет навигацию по услуге для клиентов.

Означает ли это, что направлением не нужно заниматься? Вовсе нет. Работа с присутствием в генеративных моделях становится частью современного поискового маркетинга. Однако подход должен оставаться трезвым и математичным, а не строиться на завышенных ожиданиях. Критерии здоровой GEO-стратегии универсальны и не отличаются от принципов любого осмысленного продвижения:

• честный срез рынка и бенчмарки; конкретные и измеримые цели;

• понятный набор инструментов и метрик;

• прогноз по срокам и бюджетам, основанный на реальных вводных;

• промежуточная отчётность, допускающая независимую проверку.

На каждый из этих пунктов должен существовать чёткий ответ. И пока такие ответы не станут нормой, любые публичные результаты в GEO стоит рассматривать как экспериментальные, требующие дальнейшей проверки и стандартизации.