GEO-продвижение коммерческого сайта по информационным запросам: новое исследование

К 2026 году AI-поиск стал активно влиять на выбор товаров, услуг и брендов. Алиса в Поиске, Google AI Overviews и другие генеративные интерфейсы еще до клика показывают варианты, объясняют различия и формируют первое представление о компании. Для бизнеса это новая задача продвижения. Нужно контролировать, как бренд выглядит в ИИ-ответах, какие факты попадают в выдачу, какие аргументы видит пользователь и в каком контексте компания появляется рядом с конкурентами. Эту задачу решает GEO (Generative Engine Optimization).

Лаборатория поисковой аналитики «Ашманов и партнеры» провела исследование факторов попадания бренда в ответы Алисы по коммерческим запросам и сопоставила эти выводы с логикой Google AI Overviews. Это продолжение аналитического отчета «Поиск с Алисой по коммерческим запросам: логика, факторы ранжирования и рекомендации». Цель — показать, как адаптировать SEO, контент и коммерческие страницы под AI-поиск и запросы выбора, сравнения и покупки.

Рассказывают Анастасия Курдюкова, руководитель отдела поисковой оптимизации, и Михаил Волович, руководитель Лаборатории поисковой аналитики «Ашманов и партнеры».

Какие ответы дает ИИ на коммерческие запросы

В большинстве сценариев искусственный интеллект генерирует информационные ответы даже на коммерческий запрос. Они не всегда появляются в основном поиске, но доступны по дополнительному клику: у Яндекса на вкладке «Алиса AI», у Google — в «Режиме ИИ» (AI Mode).

При этом в информационные ответы Алисы могут попадать как информационные страницы коммерческих сайтов, так и чисто коммерческие. GEO-стратегия коммерческого сайта должна быть нацелена на попадание в первую очередь в информационные ответы ИИ — в том числе и по информационным запросам, поскольку часто именно они лежат в основе ответов ИИ.

Как ИИ формирует информационный ответ на коммерческий запрос

ИИ отвечает  не на один, а на пул производных запросов, расширяя или заменяя исходный интент. В Google это запатентованная технология Query Fanout, или «веер запросов». Но и Яндекс обычно дополняет или заменяет исходный запрос «веером» близких запросов — и очень удобно, что их можно увидеть в отладчике (как — читайте в исследовании).

Анализ производных запросов — ключевой ориентир для развития контентной архитектуры сайта, даже вне контекста ИИ-продвижения. Он позволяет определить:

• недостающие блоки информации для существующих страниц;
• необходимость создания новых страниц для закрытия смежных пользовательских интентов.

«Веер запросов» часто превращает коммерческий запрос в набор информационных. Поскольку все LLM концептуально схожи, внимание к этим запросам пригодится и для продвижения в диалогах с AI-платформами. Для построения эффективной GEO-стратегии необходимо знать типовые ситуации, в которых ИИ-система привлекает коммерческие или информационные страницы бренда.

Когда в ответ Алисы попадают коммерческие страницы

Это происходит в четырех случаях:

• Коммерческий ответ Алисы. Если запрос прямо содержит элементы, указывающие на коммерческий интент (купить, в Москве, недорого), Алиса обычно не пытается переубедить пользователя и выдает коммерческий ответ, содержащий список магазинов, где можно купить искомое, — каждый с краткой характеристикой. Часто в такой ответ попадают также варианты товаров, советы по покупке и т. п. Предпочтение могут получить магазины, наиболее полно представляющие параметры классификации товара, дополнительные услуги, варианты доставки.
• Узкий или высокоспецифичный коммерческий запрос, например, «душевая кабина 80х80». Бренду выгодно целенаправленно создавать и проводить оптимизацию страниц для таких нишевых позиций, чтобы попадать в ответ ИИ.
• Развернутый ответ с «веером» производных коммерческих запросов. Здесь ИИ вместо функциональных характеристик: «виды», «как выбрать», «установка» — задает производные запросы по вариантам товара. Например, по запросу «шлифовальная машина» стартовый блок носит информационный характер («что такое»), а все последующие производные запросы становятся коммерческими: УШМ, ленточная, эксцентриковая. Это открывает канал для охвата сегментированного пользовательского интереса.
• Блок «Где купить». Даже в преимущественно информационных ответах ИИ может выделить коммерческий блок, где дает список со ссылками на магазины или карточки товаров. Это самый близкий к покупке участок AI-ответа: пользователь уже разобрался в категории и переходит к выбору продавца.

Ответ на запрос «купить зеркало»: коммерческий блок «Где еще поискать», информационный «Несколько советов перед покупкой», коммерческие страницы в источниках.

Когда в ответ попадают информационные страницы

ИИ чаще опирается на информационный контент, поэтому инфостраницы попадают в генерацию чаще, чем коммерческие.

В большинстве ответов коммерческий интент превращается в информационный. Как правило, Алиса замещает исходный коммерческий запрос информационным с формулировкой «что такое». Многие производные запросы также получают информационный интент. После этого поиск возвращает информационные страницы. Более того, даже если всего один из заданных Алисой запросов информационный, а остальные коммерческие, то найденные по нему информационные страницы имеют больше шансов попасть в ответ — просто потому, что на них обычно больше текста. Если у бренда нет собственного информационного раздела, он выпадает из генерационных ответов даже по темам, связанным с его товарами или услугами.

Для бренда это означает, что блог, FAQ, инструкции, сравнения и гайды для SEO становятся полноценной частью воронки продаж.

Как бизнесу управлять попаданием в ответы на всех этапах ИИ-поиска с Алисой

Понимание этапов обработки запроса критически важно. «Поиск с Алисой» — это не классический поиск, усиленный ИИ, и не ИИ, усиленный поиском. Они работают по очереди:

• ИИ формирует производные запросы и запускает обычный поиск (предварительный этап);
• поиск стандартно ранжирует страницы без участия ИИ;
• ИИ выбирает подходящие источники из найденных страниц, опираясь на их порядок в классических результатах поиска;
• ИИ генерирует итоговый ответ без учета обычного ранжирования.

Обращение к обычному поиску страхует модель от галлюцинаций и ненадежных источников, но и накладывает ограничения: если страницы нет в выдаче по нужному запросу, она почти не имеет шансов попасть в ответ. Потом для отбора источников и упорядочивания ссылок Алиса использует собственные критерии, отличные от поисковых.

Три этапа поиска с Алисой

Нейросеть формирует план ответа и производные запросы, которые могут иметь информационный или коммерческий интенты, далее по каждому выполняется поиск. Сценарий и запросы могут меняться, поэтому бизнесу важно отслеживать расширение запросов.

Этап 1. Поиск в интернете

На этом этапе SEO критически важно для попадания в пул страниц для Алисы. Необходима поисковая оптимизация в полном объеме для попадания в результаты органического поиска.

Этап 2. Выбор подходящих источников

ИИ использует поиск как механизм верификации источников: у Алисы просто нет других механизмов отбора качественных сайтов. Решение принимает искусственный интеллект: он отбирает по 5 результатов на запрос. Но влияние поисковой оптимизации на этом этапе еще сохраняется: более 80% источников берутся из топ-10, около половины — из топ-5.

Доля сайтов с разных позиций в топ-30 в ИИ-ответах, апрель 2026 г.

Что важно для отбора в источники:

• информация, которая есть в тексте страниц;
• для информационных ответов — размер и релевантность контента на странице. Это важно и для попадания в коммерческий блок «Где купить»;
• для коммерческих ответов — наличие на странице цен, контактов (телефон, адрес), рекомендаций по использованию, отзывов.

Этап 3. Генерация ответа нейросети

На финальном этапе Алиса собирает ответ из выбранных источников по своей логике. Порядок цитирования зависит от наличия подходящих фрагментов в источнике, а не от его авторитетности. Преимущество получают страницы, где есть больше критериев классификации товаров: виды, отличия, сценарии использования, ограничения, цены, характеристики и рекомендации. 

Влияет ли ИКС и трафик сайта на попадание в блок Алисы? Только в той мере, в какой они повышают позиции в классическом поиске. Благодаря им Алиса увидит страницу, но на ее решение эти метрики, скорее всего, не влияют. URL из топ-20 и топ-30 могут попадать в источники, но шансы быстро падают по мере удаления от топ-10. Поэтому SEO необходимо, но для GEO его недостаточно.

Какие факторы важны для Алисы

1. Контент на странице, попавшей в результаты поиска: упоминания, статьи, обзоры, справочные материалы.
2. Текстовые параметры страниц на сайте, в частности, вхождения слов из запроса в основной текст страницы.
3. Размер основного текста.
4. Вхождения ключевых слов в Н2–Н4, элементы списков.
5. Микроразметка Schema.org.

Следующие факторы не влияют на положение в ответе, но могут помочь странице попасть в поле зрения Алисы: позиция в органической выдаче, наличие цены, отзывов.

Стратегия GEO-продвижения коммерческого сайта

Ключевой фактор — производные запросы Алисы. Бизнесу нужно выходить в топ органических результатов поиска именно по ним, а не только по исходному запросу пользователя. Поэтому в стратегию GEO нужно включить:

1. Сбор производных запросов.
2. Оптимизация страниц под эти запросы.
3. Создание отдельных страниц для более далеких запросов.
4. Развитие полноценного информационного раздела для попадания в информационные ответы. Он включает блог, FAQ, инструкции, обзоры, гайды и т. д.
5. Проработку SEO-текстов на коммерческих страницах, которые могут стать источниками для ответов на покупательские запросы.
6. Учет ответов Алисы: они подскажут, что должно быть в контенте страницы — в том числе и в SEO-тексте, если страница коммерческая.

Чем больше релевантных вопросов закрывает сайт, тем выше шанс, что ИИ использует его в генеративном ответе. 

Как коммерческому сайту попадать в ответы на целевые запросы

Когда искусственный интеллект превращает коммерческий запрос в информационный, у обычной товарной страницы практически не остается шансов попасть в ответ. Запрос про товар может развернуться в «что такое», «какие бывают», «как выбрать», «чем отличаются». В этот момент преимущество получают страницы, которые помогают пользователю разобраться в категории.

Инфостраницы с сайтов магазинов в нейроответе.

Что делать коммерческому сайту:

1. Развивать информационный раздел: вести блог, писать гайды, делать подборки.
2. Собирать производные запросы для своих товаров
3. Использовать ответы Алисы как готовый образец для подражания.
4. Убрать со страниц информационного раздела коммерческие элементы.

Коммерческие страницы Алиса AI использует реже, но они могут попадать в генерацию, если на них есть оптимизированный контент. Хотя Яндекс традиционно не любит SEO-тексты, часто Алисе просто больше не из чего строить ответ.

Коммерческие страницы в нейроответе.

Идеальный SEO-текст — почти готовый ответ для Алисы. Это открывает окно возможностей, потому что на многих коммерческих сайтах размещены слабые SEO-тексты. Качественный контент может быстрее вывести бренд в генеративные ответы и опередить конкурентов.

Получите бесплатно полную версию исследования «Коммерческий поиск с «Алисой». Информационные ответы».

Как коммерческому сайту попасть в Google AI Overview и AI Mode 

Логика такая же, как и у Алисы: надо сначала попасть в топ поиска, затем обратить на себя внимание нейросети полезным контентом. Различия кроются в деталях:

• сайты из топ-3 получают примерно 40% мест в источниках;
• в AI Overview (AIO) выше роль исходного запроса: около 60% источников находятся именно по нему;
• в AI Mode (AIM) сильнее работает «веер запросов»: только 15% источников находятся по исходному запросу, еще примерно 30% — по дополнительным, которые удается подобрать, исходя из общих соображений;
• Query Fan-Out скрыт;
• в AIO легче попасть с коммерческой страницей: они составляют 45,6% источников, а в AIM — только 29,2%.

Коммерческо-информационный барьер в Google ниже, чем в Яндексе, поэтому коммерческий сайт может чаще попадать в генеративные ответы, особенно в AIO.

Фокус на главное

1. Поисковая оптимизация становится базовом условием для попадания в генеративные ответы. 80% источников ИИ берет из топ-10 поисковой выдачи. Поэтому GEO в Яндексе должно опираться на SEO, задачей которого становится попадание в топ-10, а лучше в топ-5.
2. После того, как страницы-кандидаты отобраны, в приоритете только текст на них. Исходный порядок в органике не имеет значения. Алиса стремится к классификации, поэтому вперед выходят те источники, в которых больше материала для этого: характеристики, параметры, способы применения и т. п.
3. GEO с Алисой может дать новый импульс для SEO бренда по нескольким важным направлениям.
4. Подбор семантики для продвижения должен основываться на «веере запросов», которые задает Алиса. Это не отменяет кластеризацию.
5. Развитие информационного раздела на коммерческом сайте. Большинство ответов Алисы даже по коммерческим запросам — информационные. Дополнительные запросы, которые она задает — обычно тоже информационные. Поэтому в ответ входят в основном информационные страницы, часто с инфосайтов. Чтобы с ними конкурировать, нужен сильный информационный раздел, основанный на семантике Алисы.
6. Новое наполнение SEO-текстов. ИИ-системы предпочитают генерировать ответы на основании инфостраниц, но обращаются к коммерческим, когда первых недостаточно. Здесь выигрывают те бренды, которые уже разместили SEO-тексты нового поколения — полезные, структурированные, содержащие готовые фрагменты ответа для нейросети.