LLMHERO

Видимість в еру GEO: як вимірювати й нарощувати AI Visibility вашого бренду

Звичайний SEO поступово перестає бути єдиною грою в пошуку. Раніше ми боролися за позиції в Google та кліки. Сьогодні все частіше користувач отримує готову відповідь, яку формує AI: Google AI Overviews, ChatGPT із веб-пошуком, Perplexity, Gemini тощо. Саме тому на перший план виходить новий підхід — GEO (Generative Engine Optimization) і новий KPI — AI Visibility.

Що таке GEO і чому «просто SEO» вже недостатньо

Generative Engine Optimization (GEO) — це практика адаптації контенту та онлайн-присутності бренду так, щоб він був помітним у відповідях генеративних систем (генеративних «пошуковиків»), а не лише в класичних результатах пошуку.

Термін і рамку GEO системно описали дослідники у роботі «GEO: Generative Engine Optimization»: спочатку як препринт у 2023 році, а згодом як публікацію рівня KDD (2024).

Ключова зміна проста:

  • SEO (класика): «Як підняти сторінку в топ, щоб отримати клік»
  • GEO (нова реальність): «Як стати частиною відповіді, яку користувач бачить першою — навіть без кліку»

Це особливо критично в умовах «answer-first» інтерфейсів, де відповідь може закривати потребу користувача ще до переходу на сайт.

Що таке AI Visibility

AI Visibility — це ступінь того, наскільки ваш бренд присутній у відповідях, які генеруються AI-платформами.

Але це не «одна цифра заради цифри». Сильна AI Visibility — це комплексна метрика, яка відповідає на 4 практичні питання:

  • Чи згадують вас взагалі?
  • Чи дають на вас посилання як на джерело (цитують)?
  • Наскільки ви домінуєте серед конкурентів у тій же відповіді?
  • У якому контексті вас описують: позитивно, нейтрально чи негативно?

Саме з цього складається «видимість» у новій епосі пошуку — епосі, де відповідь = вітрина.

Ключові метрики AI Visibility

Нижче — 4 метрики, які разом дають повну картину того, як AI бачить ваш бренд.

1) Brand Visibility (Mentions)

Brand Visibility — це ситуація, коли AI-модель включає ваш бренд у свою відповідь.

Користувач задає запит → AI генерує текст → і ваше ім'я з'являється у цьому тексті як рекомендація, приклад або рішення.

Важливий нюанс: користувач міг не клікати і ви могли не запускати рекламу. Модель згадала вас тому, що вважає ваш бренд релевантним.

2) Citation Rate (частка цитувань)

Citation — це коли AI не просто називає ваш бренд, а дає посилання на ваш сайт (або інше джерело) як на підтвердження твердження.

Логіка тут така: Mention = «ви існуєте», Citation = «вам довіряють як джерелу».

У багатьох AI-системах цитування напряму пов'язане з тим, як працює retrieval / web-пошук / RAG (коли модель витягує фрагменти з джерел перед генерацією відповіді).

3) Share of Voice (AI SoV) — «частка голосу» в відповідях AI

Share of Voice показує не просто «нас згадують», а наскільки ми домінуємо в розмові у порівнянні з конкурентами для конкретної теми/категорії.

І важливо: сучасні підходи вже враховують не лише частоту, а й помітність згадки — тобто позицію бренду у відповіді.

Практично: SoV — це стратегічна «north star» метрика. Якщо SoV зростає, бренд займає більше місця в «голові» покупця саме там, де він приймає рішення — у відповідях AI.

4) Brand Sentiment (тональність згадок)

У контексті AI Visibility Sentiment — це те, як саме модель описує ваш бренд.

Коли людина питає: «порадь CRM для малого бізнесу» або «розкажи про компанію X», відповідь AI стає її першим враженням про вас.

Conductor, наприклад, описує AI Brand Sentiment Analysis як класифікацію згадок у згенерованому тексті на positive / neutral / negative за допомогою NLP та машинного навчання.

Важлива ідея: можлива «токсична видимість» — коли вас часто згадують, але в негативному контексті. Тоді висока частота без контролю тональності може працювати проти бренду.

Що впливає на те, кого AI згадує і кого цитує

Щоб керувати AI Visibility, потрібно розуміти механіку: за якими сигналами AI «вирішує», кого показати користувачу.

1

Класичні позиції все ще мають значення — але не як раніше

Дані Seer Interactive показали: бренди, які ранжуються на 1 сторінці Google, мають сильну кореляцію (~0.65) із згадками в відповідях LLM (у тесті з питаннями, прогнаними через GPT‑4o). При цьому беклінки показали слабкий або нейтральний вплив. А для Google AI Overviews є окремі спостереження: значна частка посилань у AI Overviews потрапляє з високих органічних позицій (у межах топ‑12). Висновок: SEO не помирає. Але воно більше не гарантує «видимість у відповіді». Тепер це лише частина міксу.

2

E‑E‑A‑T як фундамент довіри

Google прямо говорить про важливість факторів Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness (E‑E‑A‑T) у контексті створення «helpful, reliable, people-first content» (де довіра — ключова). У GEO-логіці це трансформується в практичне питання: чи виглядає ваш контент достатньо надійним, щоб AI захотів використати його як джерело або як основу для рекомендації?

3

Зовнішня валідація (third‑party authority) стає критичною

AI-моделі та «answer engines» дуже часто спираються на те, що про вас кажуть інші: огляди, рейтинги, медіа, каталоги, форуми, порівняння. Наприклад, у звіті AirOps про offsite-сигнали зазначено, що в комерційних сценаріях більшість згадок брендів у AI-пошуку припадає на сторонні джерела (перевага над brand-owned джерелами більше ніж у 6 разів). Практичний висновок: PR, огляди, лістинги, рейтинги, партнерства — це вже не «опціонально», а один із головних важелів видимості.

4

Структура контенту та structured data (Schema)

AI-системам (і пошуковим системам) потрібен контент, який легко швидко зрозуміти, витягнути, процитувати. Google прямо пояснює, що structured data допомагає системам краще розуміти контент. Особливо корисні формати: FAQPage для коротких питань/відповідей, QAPage (якщо у вас сторінки з Q&A-логікою), Product schema для товарів/продуктових сторінок.

5

Freshness: AI частіше посилається на «свіжіші» джерела

AI-асистенти мають тенденцію цитувати свіжіший контент, ніж класичні органічні результати. Тому регулярні оновлення ключових сторінок (гайдів, порівнянь, категорій, FAQ, документації) — це не «косметика», а конкурентна перевага в GEO.

Як працює Visibility Scoring у GEO

Щоб AI Visibility була керованою, її потрібно вимірювати системно, а не «інколи вручну». Саме для цього існує Visibility Scoring — підхід, який перетворює хаотичні згадки в AI на зрозумілий індекс і конкретні дії.

1

Крок 1. Перевіряємо згадки вашого бренду в AI-відповідях — ми аналізуємо відповіді AI-платформ на запити, які реально вводить ваша аудиторія (інформаційні, комерційні, порівняльні).

2

Крок 2. Рахуємо частоту та якість присутності — тут важливі не лише «скільки разів», а і «як саме»: чи є Mention (згадка), чи є Citation (посилання на джерело), яка позиція у відповіді (на початку чи в кінці), який контекст (sentiment).

3

Крок 3. Формуємо індекс GEO‑видимості — у підсумку ви отримуєте індекс GEO‑видимості, який показує: наскільки ви присутні в новому світі пошуку, де програєте конкурентам, які сторінки/теми дають приріст, що потрібно зробити, щоб рости.

Як використовувати AI Visibility для росту (а не просто для звіту)

Ось найпрактичніший момент: метрики потрібні не «для красивого дашборда», а щоб змінювати результат.

Якщо низький Brand Visibility (вас майже не згадують)

Фокус:

  • розширити покриття тем (topic coverage) під реальні запити,
  • зробити більше сторінок типу «best X», «X vs Y», «how to…», «pricing», «use cases»,
  • підсилити entity-присутність: чітко хто ви, що робите, для кого.

Якщо є згадки, але низький Citation Rate (не цитують)

Фокус:

  • перепакувати контент у «цитовані блоки»: короткі, завершені відповіді 50–120 слів,
  • додати структуровані Q&A, таблиці порівнянь, визначення,
  • застосувати Schema (FAQPage / Product / QAPage),
  • посилити довіру (E‑E‑A‑T): авторство, експертиза, джерела, дата оновлення.

Якщо низький Share of Voice (конкуренти домінують)

Фокус:

  • зрозуміти, за якими запитами конкуренти перемагають,
  • створити «кращу відповідь» (не довшу, а точнішу й структурованішу),
  • посилити offsite-сигнали: рейтинги, огляди, медіа, каталоги,
  • перевірити класичну видимість: позиції у Google часто корелюють зі згадками.

Якщо sentiment негативний

Фокус:

  • знайти причини негативних формулювань (що саме AI повторює),
  • пропрацювати сторінки «objections»: підтримка, SLA, повернення, безпека, відгуки,
  • підсилити позитивні підтвердження third‑party.

Готові оптимізувати для AI-пошуку?

Почніть сьогодні та станьте видимими в еру генеративного пошуку.