# Чем отличаются SEO, GEO и AEO

SEO — позиции в Google и Яндексе. GEO — цитирование в ChatGPT, Perplexity и Яндекс Нейро. AEO — Featured Snippets и голос. Без общего языка клиент платит за «нейросети», а получает только классический SEO.

Клиент пишет: «Нам нужно продвижение в нейросетях». В брифе дальше — позиции в Яндексе, карточка в 2ГИС и «чтобы ChatGPT нас называл». Это не один продукт. Это три (а с локалкой — четыре) дисциплины с разными сигналами и разными KPI.

Если смешать термины, вы купите классический SEO-пакет с приставкой «AI» в презентации — и через полгода будете удивляться, почему в Perplexity по-прежнему конкурент.

## SEO: фундамент, без которого нечего цитировать

Search Engine Optimization — видимость в классической выдаче Google и Яндекса. Техника, кластеры запросов, перелинковка, Core Web Vitals, каноникалы, индексация. KPI привычные: позиции, органический трафик, конверсии с посадочных.

Для GEO и AEO SEO — не «устаревший слой», а база. Модели и answer-engines опираются на страницы, которые уже существуют в открытом вебе, индексируются и не противоречат сами себе. Слабый сайт с битыми canonical и дублями редко становится устойчивым источником для LLM.

## GEO: цитирование в генеративных ответах

Generative Engine Optimization — работа на упоминание бренда в ответах ChatGPT, Perplexity, Яндекс Нейро, GigaChat, Gemini. Сигналы другие: согласованный entity, факты без конфликтов, [llms.txt](https://mangust.pro/blog/llms-txt-dlya-biznesa/), внешний след в СМИ и отраслевых обзорах, машиночитаемые зеркала страниц.

KPI здесь не «позиция №1», а citation rate: из N коммерческих промптов в скольких вас назвали, рекомендовали или хотя бы упомянули без ошибки. Подробнее — в гайде [AI Visibility](https://mangust.pro/blog/ai-visibility-kak-izmerit/).

## AEO: блок ответа и голос

Answer Engine Optimization — Featured Snippets, «Люди также спрашивают», AI Overviews, голосовые сценарии вроде Алисы. Формат страницы: вопрос в H2 → прямой ответ 40–60 слов → раскрытие. Разметка FAQPage / HowTo / Speakable должна совпадать с видимым текстом.

KPI — попадание в блок ответа и стабильность сниппета, а не только рост позиций по mid-tail. Практика: [Featured Snippets и AEO](https://mangust.pro/blog/featured-snippets-i-aeo/).

## Local: отдельный слой для Москвы и МО

Карты, 2ГИС, единый NAP, LocalBusiness. Алиса и локальные AI-ответы часто тянут данные с карточек. Путать Local с GEO опасно: чистая карточка не заменяет экспертный контент для ChatGPT, а «нейросетевой» пакет без NAP не спасёт выдачу «рядом».

## Как собрать стек без самообмана

- Зафиксировать словарь в договоре: SEO / GEO / AEO / Local и KPI по каждому.
- Снять baseline: позиции + citation-срез + сниппеты конкурентов.
- Чистить факты и технику раньше, чем писать «AI-статьи ради статей».
- Добавлять внешний след и экспертные материалы с автором и датами.
- Повторять замер через 30–90 дней — без обещаний «гарантия попадания в ChatGPT».

Живой пример стека — на [странице кейсов](https://mangust.pro/cases/). Услуги по слоям: [SEO](https://mangust.pro/seo/), [GEO](https://mangust.pro/geo/), [AEO](https://mangust.pro/aeo/), [Local](https://mangust.pro/local/).

Автор: Евгений Злобин · MANGUST · https://mangust.pro/blog/seo-geo-aeo-raznica/