How to Choose a Generative Engine Optimization Agency: Checklist &

Введение — зачем нужно продвижение в нейросетях (GEO) и чем оно отличается от SEO

Выбор агентства по продвижению в нейросетях — управленческая задача с понятными критериями. Сегодня клиенты всё чаще спрашивают ИИ и ассистентов, а не ищут «десятую синюю ссылку». В ответ они получают короткий список брендов и конкретные рекомендации. Ваша цель — оказаться в этом коротком списке на регулярной основе и удерживать долю голоса в ответах.

ГEO (Generative Engine Optimization) и AEO (Answer Engine Optimization) — системная работа над тем, чтобы модели уверенно «знали», кто вы, чем вы полезны и где это подтверждено. Это не «магия промптов», а сочетание техники, контента, репутации и регулярных замеров. SEO остаётся важным каналом. GEO — второй слой видимости: вместо позиций — попадание в ответы и шорт‑листы, вместо CTR — доля упоминаний (Share of Voice) и качество источников. В идеале эти слои усиливают друг друга.

Что входит в честную услугу: технический, контентный и репутационный слои

Честный GEO‑пакет прозрачен и воспроизводим. Он состоит из четырёх модулей:

• Техника (Technical AI Access): индексируемость, корректный рендеринг, llms.txt / llms‑full.txt, разметка Schema.org, чистые карточки в каталогах.
• Контент (Entity & Content): страницы‑ответы под реальные вопросы, кейсы с фактами, цены/условия, FAQ, сопоставление терминов (co‑occurrence) вокруг сущности бренда.
• Репутация и цитируемость (Authority & Citability): каталоги, рейтинги, профили руководителей, отзывы, упоминания в тематических СМИ/сообществах, SERM.
• Измерения и мониторинг нейросетей: контрольные промпты, регулярный замер Share of Voice по моделям, журнал изменений и выводы по гипотезам.

Каждый модуль даёт измеримый артефакт: чек‑лист, список задач, отчёт «до/после», список упоминаний и таблицу SoV.

Технический чек‑лист (robots.txt, llms.txt, рендеринг, Schema.org, скорость)

Минимальный набор того, что подрядчик обязан проверить и исправить на старте:

• Индексация и рендеринг
  • Серверные ответы: коды, каноникал, hreflang (если нужно), заголовки кеширования.
  • Рендеринг: SSR/SSG для важных страниц, стабильный HTML‑слой для контента, который должен читаться без JS.
  • Открытость данных: отсутствие блокировок для известных краулеров LLM там, где это допустимо политикой безопасности.
• Файлы для моделей
  • llms.txt: явные указания, какие разделы и документы полезны для моделей; приоритеты и частоты обновления.
  • llms‑full.txt: расширенная версия с ключевыми сущностями, краткими тезисами, глоссарием и привязкой к структурированным данным.
  • robots.txt: отсутствие конфликтов с правилами для LLM‑краулеров; корректные директивы к sitemap.
• Разметка Schema.org
  • Organization, Product/Service, Offer, Article, FAQPage, Review, BreadcrumbList.
  • Единообразные NAP‑данные (название, адрес, телефон), юридическая информация, ИНН/ОГРН.
• Скорость и доступность
  • LCP, CLS, INP в зелёной зоне; предзагрузка критичных ресурсов; сжатие; адаптив.
  • Стабильные страницы с ценами, кейсами, FAQ — без поп‑апов, блокирующих чтение.
• Каталоги и карточки (часть техники для РФ)
  • Яндекс.Справочник, 2GIS: единые категории, точные адреса, фотографии, рабочее время, UTM‑метки для отслеживания.

Итог техники — файл аудита и зафиксированный перечень правок с датами.

Контентный чек‑лист: ответы на реальные вопросы, кейсы, цены, структура страниц

Задача контента в GEO — чтобы ИИ мог дать уверенный, проверяемый ответ, ссылаясь на проверяемые источники:

• Страницы‑ответы под частые задачи: «как выбрать», «как рассчитать», «кейс по отрасли», «цены и условия», «сравнение подходов». Формат — короткие, структурированные, с фактами.
• Кейсы: исходные данные, метод, метрики «до/после», сроки, роль команды, разрешение на публикацию. Без общих фраз.
• Цены и политика: диапазоны, что включено, что за доплату, SLA‑пункты — на одной странице.
• Co‑occurrence: на ключевых страницах упоминайте соседние сущности: категории, регионы, интеграции, сертификации, отраслевые термины. Это усиливает Entity SEO.
• E‑E‑A‑T: авторство с должностями, опыт, фото/видео, подтверждающие документы, цитаты экспертов.
• FAQ и словарь: в формате, удобном для извлечения (заголовки, списки, таблицы).
• Дубликаты и тонкие страницы — убрать, объединить или закрыть от индексации.

Итог — список опубликованных материалов и план следующей очереди.

Репутационный слой: каталоги, отзывы, упоминания и Brand Citability

Репутация для ассистентов — сигналы из внешних источников, где бренд фигурирует как релевантная сущность:

• Каталоги и рейтинги: актуальные карточки в Яндекс.Справочнике, 2GIS, профильных каталогах по вашей нише. Единый NAP, описания, категории.
• Рейтинговые статьи и обзоры: краткие «шорт‑листы» на внешних площадках с правильным описанием компетенций, отраслей и сильных сторон.
• Отзывы и кейсы у клиентов: подтверждённые отзывы, цитаты, логотипы, методология кейса.
• Упоминания в тематических СМИ/сообществах: интервью, разборы, площадки лидеров мнений.
• SERM‑контур: мониторинг запросов и ответов ассистентов на спорные темы, подготовленные факты и заготовки ответов.

Итог — реестр источников и календарь публикаций на 6–12 недель.

Как измерять результат — Share of Voice, набор промптов и периодичность замеров

Базовая метрика GEO — Share of Voice в ответах ИИ: доля промптов, по которым бренд попадает в ответ/шорт‑лист. Замеры делаются по набору контрольных промптов раз в 2–4 недели, по каждой модели отдельно (YandexGPT, Алиса, GigaChat; дополнительно ChatGPT и Perplexity). Для международных задач добавляют другие модели.

Рекомендуемый подход к замерам:

• Набор промптов: 20–40 штук на одну категорию, включая навигационные, транзакционные и образовательные. Примеры ниже.
• Модели: минимум 3 для РФ по умолчанию (YandexGPT, Алиса, GigaChat), плюс ChatGPT и Perplexity — по задаче.
• Гео и язык: фиксируйте региональную привязку и язык промптов, чтобы сопоставлять результаты корректно.
• Правила фиксации: что считаем упоминанием, как трактуем «контекстное» упоминание, что такое «шорт‑лист».
• Качество источников: отмечайте, на какие страницы ассистент опирался (ваши/чужие каталоги/СМИ) — это даёт вектор следующей работы.

В отчёте показывайте:

• SOV по каждой модели (в процентах и в штуках промптов).
• Разбивку по кластерам промптов (боль, решение, сравнение, локальные запросы).
• Список упоминаний с источниками и комментариями, что подтолкнуло модель выбрать вас.
• Изменения «до/после» по ключевым гипотезам (например, добавили FAQ + появился шорт‑лист в Алисе).

Примеры контрольных промптов и как их формировать

Собирайте запросы из реальных диалогов продаж и типовых брифов:

• Боль/задача: «как выбрать интегратора для внедрения ERP в производстве».
• Сравнение: «лучшие компании внедрения BI для ритейла в России».
• Гео: «подрядчик по SOC аутсорсингу в Москве для среднего бизнеса».
• Цена/срок: «сколько стоит аудит ИТ‑инфраструктуры для банка, сроки».
• Навигационные: «агентство по продвижению в нейросетях для B2B».

Семь вопросов подрядчику перед договором (и примеры корректных ответов)

1. Что именно вы будете делать в каждом из трёх слоёв — техника, контент, репутация?

• Корректный ответ: детальный список работ по неделям, чек‑листы, ответственные, артефакты на выходе. Красный флаг — «поднастроим промпты и сделаем пару статей».

2. Как вы измеряете результат и как выглядит отчёт?

• Корректный ответ: список контрольных промптов, SOV по моделям, список упоминаний, журнал задач, выводы и гипотезы. Красный флаг — «дадим рост трафика из ИИ».

3. Какие модели и ассистенты входят «по умолчанию», а какие — за доплату?

• Корректный ответ: YandexGPT, Алиса, GigaChat — базово; ChatGPT и Perplexity — по задаче. Прописано в договоре.

4. Как вы работаете с llms.txt и разметкой Schema.org?

• Корректный ответ: подготовка и выкладка llms.txt/llms‑full.txt, проверка рендеринга, шаблоны разметок, тестовая валидация.

5. Как вы подтверждаете E‑E‑A‑T и Entity SEO?

• Корректный ответ: авторство, кейсы, профили экспертов, согласованные внешние упоминания, консистентный NAP.

6. Как устроен пилот и по каким условиям можно расторгнуть, если KPI не выполнены?

• Корректный ответ: 6–8 недель, зафиксированные KPI по SOV/охвату моделей/количеству источников; право на расторжение без штрафов при невыполнении.

7. Какие риски вы не берёте на себя?

• Корректный ответ: невозможность гарантировать клики/трафик и позиции в сторонних ассистентах; зависимость от изменений в моделях; управление ожиданиями в договоре.

Типы подрядчиков: агентство vs фрилансер vs штатный эксперт — когда что подходит

Формат	Когда подходит	Плюсы	Минусы
Агентство GEO	Когда нужен системный запуск, несколько моделей и поток задач на 2–3 месяца+	Команда, процессы, скорость, отчётность, перекрытие отпусков	Дороже, возможна бюрократия
Фрилансер/эксперт	Небольшие объёмы, точечные задачи, аудит	Гибкость, цена, быстрые правки	Риски ресурса/сроков, ограниченные компетенции по всем слоям
Штатный специалист	Постоянная работа с контентом и упоминаниями после запуска	Знание продукта, долгосрочная память, дешевле в горизонте	Нужны процессы, обучение, внешняя экспертиза на старте

Выбор зависит от зрелости компании и горизонта задач: часто эффективна связка «агентство — запуск и методология; штат — сопровождение».

Как устроить пилот: объём, метрики, срок, шаблон отчёта

• Срок: 6–8 недель.
• Объём: 20–40 промптов × 3–5 моделей × 2 замера (до/после) = 120–400 измерений.
• Работы: техника (быстрые правки), 3–5 контент‑юнитов, 5–10 внешних упоминаний/карточек, настройка мониторинга.
• KPI пилота: +8–15 п.п. к SOV по базовым моделям; охват моделей не ниже 3; не менее 10 подтверждённых упоминаний высокого качества; отчёт с гипотезами на следующий спринт.

Шаблон отчёта (фрагмент):

Промпт	Модель	Упоминание бренда	Позиция/шорт‑лист	Источник, на который опирается ответ	Комментарий
как выбрать интегратора ERP в производстве	YandexGPT	Да	Шорт‑лист (2/5)	Страница кейсов + обзор на профильном портале	Добавить сравнение по срокам
лучшие компании внедрения BI в России	Алиса	Нет	—	—	Нужен внешний обзор с нашим участием
цены на аудит ИТ‑инфры для банка	GigaChat	Да	Рекомендация бренда	Страница «Цены» + FAQ	Уточнить диапазоны по SLA

Финальный блок отчёта — выводы, что сработало, что масштабировать, что исправлять.

Шаблон договора и SLA: что фиксировать в контракте

• Состав работ: техника, контент, репутация, измерения — с артефактами.
• Модели в мониторинге: базовые (YandexGPT, Алиса, GigaChat), опционально ChatGPT, Perplexity.
• KPI пилота: прирост SOV по базовым моделям, охват моделей, количество и качество источников.
• Периодичность отчётов: каждые 2–4 недели.
• Право на расторжение: без штрафов при невыполнении KPI пилота; порядок передачи материалов и доступов.
• Ответственность за достоверность контента: на стороне заказчика; корректность выкладки — на стороне подрядчика.
• Политика безопасности: что можно и нельзя краулить, правила для llms.txt/llms‑full.txt.

Пример формулировки KPI:

• «Достичь SOV не ниже 25% по YandexGPT и 20% по Алисе по согласованному набору из 30 промптов к концу 8 недели».
• «Обеспечить не менее 12 внешних упоминаний, из них 5 — в категориях каталога и 3 — в профильных обзорах».

Сколько это стоит — ориентиры по ценам и форматы оплаты

Диапазоны для РФ в 2026 году (могут отличаться по отрасли и стартовому состоянию):

Формат	Что включено	Модели по умолчанию	Диапазон, ₽
Диагностика/Аудит (2–3 недели)	Техаудит, чек‑листы, базовый набор промптов, первый замер SOV, план работ	YandexGPT, Алиса, GigaChat	150 000–300 000
Пилот (6–8 недель)	Исправления по технике, 3–5 контент‑юнитов, 5–10 внешних упоминаний, 2 замера SOV, отчёт «до/после»	+ отчёт по ChatGPT или Perplexity при необходимости	400 000–900 000
Внедрение и сопровождение (мес.)	Непрерывные публикации/упоминания, мониторинг, итерации контента, квартальные отчёты	База + доп. модели по согласованию	250 000–700 000

Доплаты: сложные интеграции, англоязычные рынки, дизайн‑пакеты, масштабные PR‑активности.

Форматы оплаты: фикс за спринт/пилот; помесячная абонплата; бонус за достижение KPI по SOV (оговаривается заранее).

Полезные артефакты для скачивания: llms.txt, примеры промптов, чек‑листы, шаблон отчёта

Ниже — готовые заготовки, чтобы проверить подрядчика и быстро стартовать.

Пример llms.txt (минимум)

# Разделы и приоритеты для моделей
Allow: /services/
Allow: /cases/
Allow: /pricing/
Allow: /about/
Allow: /faq/

# Важные документы
Allow: /docs/

# Частота обновления
Crawl-Delay: 2

# Sitemaps
Sitemap: /sitemap.xml

# Контакты и легальные сведения
Allow: /legal/

Пример llms-full.txt (расширенный)

# Сущность бренда
Entity: B2B-агентство по генеративной видимости (GEO)
Industries: ИТ, финансы, производство, ритейл
Core-Services: Аудит GEO, Технический доступ для ИИ, Entity SEO, Контент-юниты, Репутация и упоминания, Мониторинг нейросетей

# Доказательства компетенции (кратко)
Proofs:
- Кейсы: рост SOV +8–22 п.п. за 6–10 недель
- Сертификации/партнёрства: подтверждены на /about/
- Авторский контент: разборы, методики, FAQ

# Разметка и данные
Schemas:
- Organization, Service, Offer, Article, FAQPage, Review
NAP: Единый во всех карточках и страницах

# География
Regions: Россия, СНГ

# Контакты
Contacts: телефон, почта, адрес — единообразны на сайте и в каталогах

Шаблон контрольного набора промптов (CSV)

cluster,prompt,intent,region,language,priority
"выбор","как выбрать интегратора ERP для производства",transactional,ru-ru,ru,high
"сравнение","лучшие компании внедрения BI в России",commercial,ru-ru,ru,high
"гео","подрядчик по SOC аутсорсингу в Москве",transactional,ru-ru,ru,medium
"цены","сколько стоит аудит ИТ-инфраструктуры для банка",commercial,ru-ru,ru,medium
"навигация","агентство по продвижению в нейросетях для B2B",navigational,ru-ru,ru,high

Чек‑лист технического аудита — краткая форма

• Индексация и рендеринг без ошибок
• llms.txt и llms‑full.txt выложены и протестированы
• Разметка Schema.org на ключевых страницах
• Скорость в зелёной зоне
• Карточки в Яндекс.Справочнике и 2GIS полные и консистентные

Чек‑лист контентного аудита — краткая форма

• Страницы‑ответы под ключевые задачи клиента
• Кейсы с метриками «до/после»
• Цены/условия и SLA опубликованы
• FAQ и словарь терминов
• Co‑occurrence по сущностям и регионам

Шаблон отчёта пилота (структура)

• Раздел 1. Набор промптов и правила фиксации
• Раздел 2. Базовый замер SOV по моделям
• Раздел 3. Выполненные изменения (техника/контент/упоминания)
• Раздел 4. Итоговый замер SOV, список упоминаний с источниками
• Раздел 5. Выводы и приоритеты следующего спринта

Кейсы: что реально меняется по цифрам

1. Интегратор ERP (B2B, производство)

• Старт: SOV 6–9% по базовым моделям, 0 кейсов в открытом доступе, карточки в каталогах заполнены частично.
• 8 недель: SOV 24% YandexGPT, 18% Алиса, 14% GigaChat; 12 внешних упоминаний (обзорные статьи и каталоги), 4 кейса опубликованы.
• Эффект: рост количества квалифицированных запросов от средних производств на 17% по CRM; всплеск брендовых запросов.

2. Поставщик кибербезопасности (B2B услуги)

• Старт: SOV 10–12%, слабые FAQ, нет страницы с ценами.
• 6 недель: SOV 27% YandexGPT, 22% Алиса; попадание в шорт‑листы по 60% промптов «SOC аутсорсинг»; 9 внешних упоминаний.
• Эффект: +2 крупных тендерных приглашения и 6 квалифицированных лидов в воронке продаж.

3. BI‑консалтинг (ИТ‑услуги)

• Старт: SOV 4–7%, разрозненные карточки, неструктурированные кейсы.
• 10 недель: SOV 21% YandexGPT, 16% Алиса, 12% GigaChat; унификация карточек, 3 обзорных материала с правильным позиционированием.
• Эффект: заметный рост упоминаний в ассистентах в запросах «лучшие компании внедрения BI», увеличение встреч с ЛПР на 25% к базовой линии.

4. Облачные сервисы для SMB (B2B‑ИТ)

• Старт: SOV 8–10%, сильный блог, но мало внешних цитирований.
• 8 недель: SOV 19–23% по базовым моделям; 14 внешних упоминаний, добавлены страницы «Цены» и «Сравнение подходов».
• Эффект: +18% к MQL из органики и ассистентов (по UTM и атрибуции в CRM).

«Калькулятор” бюджета пилота — как прикинуть без интерактива

Формула: Бюджет пилота = Часы техники × ставка + Контент‑юниты × ставка + Упоминания × ставка + Мониторинг × ставка.

Пример расчёта:

• Техника: 30 ч × 4 500 ₽ = 135 000 ₽
• Контент: 4 юнита × 35 000 ₽ = 140 000 ₽
• Упоминания: 8 шт. × 12 000 ₽ = 96 000 ₽
• Мониторинг/отчёт: 25 ч × 4 500 ₽ = 112 500 ₽ Итого ориентир: 483 500 ₽ (попадает в вилку пилота выше).

Дополнительно: как относиться к «рейтингам агентств GEO»

Рейтинги полезны как первичный скоринг, но не заменяют пилота и проверки методологии. Смотрите не «кто первый», а как замеряют SoV, что включено в мониторинг, есть ли воспроизводимые отчёты и какие у команды кейсы в вашей категории. «Лучшие агентства по продвижению в нейросетях» на бумаге часто оказываются просто самопрезентацией — проверяйте метод и людей, а не баннер.

Частые вопросы (FAQ)

• GEO и SEO конкурируют? Нет: это два слоя видимости, они усиливают друг друга.
• Сколько ждать результата? Первые сдвиги — 4–6 недель, устойчивость — 8–12.
• Можно ли гарантировать трафик? Нет, корректно — KPI по SOV и качеству источников.
• Какие модели отслеживать в РФ? YandexGPT, Алиса, GigaChat; дополнительно ChatGPT и Perplexity.
• Что должно быть в пилотном отчёте? Промпты, SOV «до/после», список упоминаний, выполненные изменения и план гипотез.

---

Итог. Если разделить работу на технику, контент и репутацию, договориться о промптах и KPI, а затем провести честный пилот, выбор подрядчика станет простым. Хорошее агентство по продвижению в нейросетях говорит цифрами и артефактами, а не обещаниями «быстрых лидов из ИИ». Опирайтесь на метрики, прозрачность и воспроизводимость — и вы получите систему AI‑видимости, которая работает месяц за месяцем.