GEO-оптимізація — підготовка сайту до відповідей AI-пошуковиків
Навіщо це потрібно
AI-пошуковики беруть відповідь зі структурованого, самодостатнього контенту і часто не дають кліку. Якщо сайт не підготовлений до вилучення (chunking, schema, чіткі відповіді) — бренд просто не потрапляє у відповідь AI.
Як ми працюємо
Структура під RAG
Контент ділиться на самодостатні секції 200–400 слів з прямою відповіддю на початку.
Schema-розмітка
Structured data (Organization, Service, Article, Breadcrumb) для машинного розуміння.
E-E-A-T для AI
Авторитетність, факти зі статистикою й цитуваннями, які AI охоче переказує.
llms.txt
Курований опис сайту для AI-систем (community-конвенція, додаємо за низької вартості).
Напрямки
Schema-розмітка під AI
Повна structured data по типах сторінок для коректного розуміння машинами.
Структура контенту для LLM
Переписуємо контент під «Island Test» і RAG-вилучення (40–60 слів відповідь, таблиці, списки).
Результат по факту
- Технічний звіт готовності до AI-пошуку
- Впроваджена schema по всіх типах сторінок
- Перероблені під AEO ключові сторінки
- llms.txt і налаштування для AI-краулерів
Часті запитання
Чим GEO відрізняється від SEO?
SEO оптимізує ранжування за ключовими словами в традиційній видачі. GEO готує контент до цитування у відповідях генеративного AI: важать структура під вилучення, фактологічність, schema та авторитетність бренду, а не лише позиція в Google.
llms.txt справді працює?
На 2026 рік llms.txt — це community-конвенція, а не офіційний стандарт, і гарантій впливу немає. Ми додаємо його, бо вартість близька до нуля, але робимо ставку на структуру контенту й schema, які впливають реально.
Обговоримо ваш проєкт?
Безкоштовний AI-аудит видимості вашого сайту.