Как брендам и экспертам появляться в ответах ChatGPT и других LLM-моделей: исследование и советы

Когда вам нужен очередной экспертный совет, где вы будете искать ответ: в Google или ChatGPT?

AI очень быстро меняет «поисковую» игру. Вместо того чтобы формулировать запросы в Google, все больше пользователей обращаются к LLM – большим языковым моделям (ChatGPT, Gemini, Claude и другим).

Это подтверждают и данные. По данным исследования McKinsey, уже 44% пользователей предпочитают AI-поиск. В то время как традиционные поисковики, в частности Google и Bing, используют только 31%.

Почему брендам важно появляться в AI-поиске

Искусственный интеллект уже изменил логику поиска. Чтобы тебя находили, нужно понимать, как работает GEO-оптимизация.

Підписуйтесь на наc в Telegram

GEO, или Generative Engine Optimization, — это генеративная оптимизация для поисковых систем. Это практика, которая помогает брендам и экспертам появляться непосредственно в ответах, сгенерированных AI.

Традиционная SEO-оптимизация была о позициях в Google и кликах на сайт. GEO работает иначе: ее цель — не клик, а упоминание. Бренд или эксперт должен быть частью самого ответа, который предоставляет ChatGPT или Gemini или любой другой LLM.

MRKTNG марафон 2026 — «Підкреслити головне»

Забудь про універсальні правила — їх більше немає. MRKTNG марафон 3 червня 2026 року — про маркетинг у реальному хаосі: коли інструментів більше, ніж ясності, а результат залежить від того, що ти обереш. Твоє місце вже чекає!

У програмі — панельні дискусії про виклики ринку, подкаст просто на сцені, нон-стоп лекції від топів ринку, розбір рішень, нагородження X-RAY і багато нетворкінгу.

Подати заявку

Большие языковые модели опираются на надежные и авторитетные источники. Информацию они получают из двух основных каналов:

• Обученная память, которая формируется из-за длительного медиаприсутствия, thought leadership и упоминания в авторитетных источниках.
• Поиск в реальном времени, основанный на структурированных пресс-релизах, FAQ и актуальных обновлениях.

Именно поэтому PR играет ключевую роль в GEO. Задача PR-специалиста состоит в том, чтобы обеспечить присутствие бренда в тех медиа и ресурсах, которым искусственный интеллект доверяет и которые он цитирует.

Исследования Muck Rack Generative Pulse: что показывают данные

В исследовании Muck Rack What is AI Reading обнаружили четкую закономерность. Наибольшее влияние на попадание бренда или эксперта в ответы AI имеют публикации и органические упоминания в медиа.

Большинство источников, которые цитирует искусственный интеллект — это бесплатные упоминания, и вот их топ:

• 25% приходится на онлайн-статьи.
• 24,5% составляют third party медиа (например, корпоративные блоги).
• 14,4% — это агрегаторы и энциклопедические источники (в том числе Википедия).
• 12% — это собственные медиа брендов (их сайты и блоги).

В общей сложности неоплачиваемые медиа формируют около 94% ссылок, которые цитирует AI. Их и помогает получить PR-специалист. Muck Rack также говорит, что большинство результатов можно получить, сосредоточившись на 20 медиа и упоминаниях.

Но здесь есть важный нюанс, потому что универсального списка медиа, где 100% стоит быть опубликованным, чтобы попасть в ответ AI, не существует. Каждый бренд имеет свой набор источников, которые и формируют его цитирование.

Как именно LLM-модели «выбирают» экспертов и бренды

Прежде чем использовать контент для ответа, LLM фактически задают себе три вопроса:

1. Легко ли этот контент распознать и проанализировать? Речь идет о структуре, логике и понятности материала.
2. Можно ли доверять этому источнику? Здесь важны авторитетность медиа, репутация и системность упоминаний.
3. Соответствует ли контент запросу пользователя? Материал должен прямо отвечать на вопросы, а не быть общим.

Именно поэтому случайные упоминания работают хуже системного и последовательного присутствия.

Практическая PR-стратегия для попадания в ответ AI

Исходя из логики работы LLM, следует сосредоточиться на нескольких ключевых принципах:

• Четкое позиционирование. Оно должно повторяться в разных источниках. Когда одинаковая формулировка появляется в нескольких авторитетных медиа, AI воспринимает его как валидное. Если позиционирование изменяется от публикации к публикации, модели сложнее идентифицировать вас.
• Присутствие в высокоавторитетных медиа. Это могут быть как новостные, так и нишевые издания. Упоминания должны быть регулярными и актуальными, поскольку LLM используют поиск в реальном времени.
• Различные модели цитируют разные источники. К примеру, Gemini активно использует YouTube. Поэтому стратегия должна включать не только онлайн-медиа, но и альтернативные форматы. К примеру, подкасты и YouTube-шоу.
• Также важно определить медиа и журналистов, которых AI цитирует чаще всего в вашей нише. Именно им следует присылать новости и питчи. Впоследствии это позволяет выстроить отношения с источниками, которым искусственный интеллект уже «доверяет» и кого он цитирует.

Какие форматы контента лучше индексируются AI

• FAQ и вопросы и ответы. Сюда же входят и интервью. Такой формат полностью повторяет логику LLM и позволяет легко вытаскивать цитируемые фрагменты. Лучше всего работает принцип «один запрос — один четкий ответ».
• Материалы со статистикой и исследованиями. Также хорошо индексируются, ведь AI доверяет цифрам. Данные увеличивают авторитет источника и просто употребляются для обобщений. Здесь тоже хорошо работают таблицы, списки, подзаголовки и даже кратко описанная методология.
• Эксплейнеры в формате «что это», «как работает» и «почему это важно». Искусственный интеллект часто отвечает именно в пояснительном формате, поэтому четкие определения и логическая структура имеют большое значение.
• Четко структурированные пресс-релизы. Часто попадают в поиск в реальном времени. Важно иметь понятное название, лид с основным фактом, данные, комментарий эксперта и контекст.
• Списки и буллеты. Это формат, который LLM часто используют в ответах. Особенно в материалах типа топ-5/10.
• Авторитетные экспертные комментарии. Как формат контента усиливают доверие. Важно добавить четкое позиционирование эксперта и проблему, которую он или она решает.

Типичные ошибки брендов в PR для AI-поиска

• Непоследовательное позиционирование. К примеру, когда в одной публикации бренд называет себя lifestyle, а в другой позиционируется как «бренд для дома», AI сложнее выбрать, как именно выдавать эту компанию в собственных ответах.
• Фокус на любых медиа, а не на тех, которые реально цитируют LLM. Это легко проверить, протестировав релевантные промпты для своей ниши.
• Когда бренды часто игнорируют форматы, удобные для AI и делают ставку только на креатив, а не на структуру. А изучив вопросы, которыми LLM анализирует контент, мы видим, как важна четкость и структура в текстах и ​​контенте.

AI-поиск уже стал обыденной частью нашей жизни. Поэтому для брендов и экспертов видимость в ответах LLM больше не бонус, а необходимость.

И главный инструмент, который помогает с GEO-оптимизацией для больших языковых моделей, — это PR, потому что именно он помогает получить органические упоминания в медиа, которые становятся источником информации LLM.

Поэтому благодаря системной работе с медиа, четкому позиционированию и правильному формату контента, твое имя или имя вашего бренда может появиться в ответах, которым доверяют миллионы пользователей.