С чего начать
Выберите задачу, которую нужно решить. Каждая ссылка ведёт сразу к содержательному материалу, а не к дополнительному списку страниц.
| Задача | Куда перейти | Что вы получите |
|---|---|---|
| Понять, что такое GEO | Основы GEO | определения, рабочий цикл и границы выводов |
| Разобрать присутствие бренда | AI-видимость | различия между упоминанием, рекомендацией и цитированием |
| Подготовить первый срез | Измерение | prompt bank, baseline, знаменатели и повторяемость |
| Сравнить AI-системы | AI-платформы | различия режимов, ответов и видимых источников |
| Покрыть подзадачи сложного вопроса | Контент-план для query fan-out | карта интентов без страниц-дублей |
| Выбрать специалиста или агентство | Как выбрать GEO-подрядчика | вопросы к методу, данным и приёмке |
| Проверить значение термина | Глоссарий | определение, граница, пример и связанные понятия |
Перейти к практической задаче
- Провести GEO-аудит, если нужно связать исходные AI-ответы с состоянием сайта, контента и внешних источников.
- Построить GEO-продвижение, если baseline уже есть и нужен последовательный цикл изменений и повторных срезов.
- Повысить вероятность рекомендации, если важно работать именно с прямым выбором бренда, не смешивая его с обычным упоминанием.
- Настроить мониторинг, если нужно превратить бизнес-вопрос в банк запросов и сопоставимую историю ответов.
- Разложить сложный вопрос на подзадачи, если нужно расширить контент без каннибализации.
- Проверить GEO-подрядчика, если вы выбираете исполнителя и хотите убрать ложные гарантии.
Разобрать конкретную AI-платформу
ChatGPT Search, Gemini, DeepSeek, Grok, Perplexity, Алиса AI и Google AI Overviews / AI Mode описаны отдельно. На каждой странице показано, что подтверждает официальный источник, что можно сохранить в мониторинге и какой вывод делать нельзя.
Проверить вывод на данных
Исследование 3 275 страниц-источников показывает форматы и возраст URL в сохранённом срезе. Сравнение Киберкошки с реальными конкурентами основано на сущностях из baseline и открытых страницах продуктов. Нулевой baseline Киберкошки показывает исходную точку и объясняет, почему единичное новое упоминание ещё не доказывает рост.
Исследование отвечает на вопрос о рынке. Кейс отвечает на вопрос о конкретной серии измерений. Эти материалы нельзя подменять друг другом или использовать как универсальный рейтинг.
Читать датированные наблюдения
Датированные разборы изменений AI-поиска и практические наблюдения собраны в отдельном блоге Киберкошки. Постоянные определения и методики остаются в этой базе знаний.
Логичный порядок работы
Для новой задачи сначала определите термин и пользовательский вопрос, затем зафиксируйте способ измерения, проведите аудит или baseline и только после этого планируйте изменения. Повторный срез должен сохранять сопоставимые вопросы, системы и правила разметки.
Такая последовательность не гарантирует появление бренда в AI-ответах. Она позволяет отделять наблюдение от предположения и понимать, что именно изменилось.
Источники и основание выводов
- Методология измерения AI-видимости КиберкошкиКиберкошка · Рабочая методика, сверено 15.07.2026
- GEO: Generative Engine OptimizationAggarwal et al., arXiv
- Исследование типов и возраста страниц-источников КиберкошкиКиберкошка · Сохранённый срез от 30.07.2026 по 12 проектам: 168 868 появлений источников. Детально классифицирован высокочастотный слой из 60 303 появлений и 3 275 URL. Автоматическая классификация проверялась по URL, заголовку, структурированным данным и коротким видимым признакам; выводы ограничены этой выборкой. Подготовлено 04.08.2026.
