7 ошибок GEO-оптимизации

Рынок GEO быстро обрастает чекбоксами. Ниже — ошибки, которые мы видим на аудитах чаще всего. Если узнаёте две и больше — сначала чините процесс, а не заказывайте «ещё статей про ИИ».

1. llms.txt ради галочки

Файл есть, фактов нет: ни интентов, ни границ, ни ссылок на реальные URL. Модели не обязаны ему верить, если сайт говорит иное.

2. Disallow GPTBot и PerplexityBot

«Закроем от ИИ, вдруг скопируют» — и одновременно бриф «хотим в ответы ChatGPT». Без доступа ботов вы сами режете шанс попасть в retrieval.

3. Грязный NAP и цены

Разные телефоны, адреса и тарифы на сайте, в карточках и в пресс-релизах. Entity рассыпается — модели выбирают более согласованного конкурента.

4. Контент без автора и дат

Анонимные простыни 2022 года. Для цитирования нужны экспертность, обновления и понятный источник.

5. Смешение GEO и Local

В одном слайде «продвижение в нейросетях и на картах» без KPI. Клиент не понимает, за что платит; команда не понимает, что сдавать.

6. Нет внешнего следа

Только свой сайт. LLM цитирует агрегаторы и обзоры. Без упоминаний вне домена citation rate почти всегда потолок.

7. Гарантия попадания в ChatGPT

Так не обещают агентства из топа выдачи по GEO — и правильно. Честный KPI: рост citation rate по фиксированному списку промптов на горизонте 90 дней.

Что делать вместо

Срез AI Visibility → чистка фактов и NAP → schema + llms.txt → 2–4 экспертные статьи → внешний след → повторный замер. Для РФ добавьте контур Яндекс Нейро / Алиса.

Анти-чеклист

• Не закрывать AI-ботов без причины
• Не плодить дубли entity
• Не копировать западные гайды 1-в-1 без Яндекса
• Не мерить успех только позициями Google

Исправить GEO

Ещё по теме: llms.txt · AI Visibility · ChatGPT.