Google опубликовал обновлённый гайд по AI Search, в котором прямо называет AEO и GEO продолжением SEO, а не отдельной дисциплиной. Компания также перечислила ряд приёмов, которыми владельцам сайтов и специалистам по оптимизации не стоит себя загружать.
Что именно Google говорит о AEO и GEO В официальном руководстве по AI Search Google подчёркивает, что термины AEO (Answer Engine Optimization) и GEO (термин, связанный с оптимизацией под генеративные элементы поиска) по сути остаются частью общей практики SEO. Это значит, что базовые принципы - качество контента, релевантность сигналов на странице и корректная техническая реализация - не утратили своей важности в условиях усиления роли генеративных моделей в выдаче.
Тактики, которые Google называет излишними В документе Google прямо упоминает несколько техник, которым владельцы сайтов могут не уделять внимания. Среди них - концепты вроде llms.txt (предлагаемых правил взаимодействия для LLM), «chunking» (разбивки контента на искусственные фрагменты специально для генеративных систем) и отдельные «специальные» схемы разметки, ориентированные исключительно на генеративные слои поиска. Это указание важно: поисковик даёт понять, что экспериментальные обходные пути и вспомогательные файлы, созданные под конкретные LLM, не являются надёжным способом гарантировать видимость или приоритет в AI-результатах.
Почему это важно для бизнеса и маркетинга Для владельцев бизнеса и маркетологов посыл прост: не нужно бросать базовую оптимизацию ради экспериментальных трюков. Если у вас ограниченные ресурсы, приоритеты остаются традиционными - уникальный и полезный контент, корректная структура сайта, семантическая разметка в соответствии со стандартами и быстрая загрузка страниц. Google по сути предупреждает: попытки «обмануть» генеративный слой через кастомные файлы или искусственную фрагментацию контента вряд ли принесут долгосрочную выгоду.
Практические шаги для SEO-специалиста - Сосредоточьтесь на качестве контента и на том, чтобы страницы удовлетворяли поисковые и коммерческие намерения пользователей. Эксперименты с llms.txt и аналогичными файлами рассматривайте как исследовательские проекты, а не как приоритетные работы на сайте.
- Не используйте «чанкинг» как способ манипуляции выдачей, разбивайте материал логично для удобства чтения и навигации, а не ради алгоритмов.
- Поддерживайте стандартную структурированную разметку (schema.org) там, где она действительно помогает описать сущности страницы, не вводите нестандартные схемы, ориентированные исключительно на генеративные слот-использования.
- Мониторьте поведение трафика и видимость: если вы тестируете новые подходы, фиксируйте гипотезы и измеряйте результаты в явных KPI, чтобы отличать эффект от шума.
Кому это особенно полезно Эта информация особенно актуальна для команд малого и среднего бизнеса, где ресурсы на SEO ограничены: им не стоит тратить время на «быстрые хаки» под LLM. Также это важный сигнал для агентств и фрилансеров - базовые компетенции SEO остаются ценным и востребованным набором навыков при внедрении AI-инструментов в стратегии контента и поиска.
В сумме, Google предлагает вернуться к здравому смыслу
AI добавляет новые слои взаимодействия с пользователем и формирование ответов, но не отменяет фундаментальные SEO-принципы. Эксперименты нужны, но их надо вести взвешенно и ориентируясь на измеримые бизнес-результаты.