Михаил Мятов | AI+GEO+SEO = 100k в день

#geo #googleai #google #chatgpt #copilot #claude #Алиса #Amazon #матчасть #retrieval

Термин Fan-out придуман в Google. Но все ли нейросети работают одинаково?

В GEO всё чаще встречаю термин query fan-out (веерные запросы). Его преподносят как универсальный механизм работы нейросетей. Так ли это?

Что такое fan-out?

В марте 2025 года Google публично описал технологию query fan-out для AI Mode.

Суть: пользователь задаёт один сложный вопрос, система разбивает его на подтемы, выполняет несколько поисковых запросов параллельно, собирает информацию и формирует ответ. Но Google не изобрёл сам принцип разбиения сложных задач на поисковые подзапросы.


Посмотрим, как это реализовано у других компаний.

1. ChatGPT - Query rewriting

• Переформулирует вопрос в один или несколько целевых поисковых запросов.
• Может изучить первые результаты, после чего выполнить дополнительные, более точные поиски.

То есть поиск может быть последовательным, а не только параллельным.


2. Microsoft Copilot - Search query generation

• Выделяет из вопроса ключевые поисковые формулировки и отправляет их в Bing.
• Это может быть один запрос или несколько. Microsoft документирует оба сценария.


3. Claude (Anthropic) - Web search

• В документации Anthropic прямо говорится, что поиск может повторяться несколько раз в рамках одного пользовательского запроса.
• Дополнительно Claude может программно фильтровать найденные результаты перед включением их в контекст.


4. Алиса AI (Яндекс) - уточнение запроса и подвопросы (Query decomposition)

И здесь самое интересное. Яндекс официально описывает механизм разбиения пользовательского запроса на дополнительные вопросы.

Например, пользователь пишет: «хоккей удаление до конца матча»

Алиса может сформировать два подвопроса:
- как называется удаление до конца матча в хоккее;
- за какие нарушения в хоккее назначается матч-штраф.

Затем обращается с уточнёнными запросами к Поиску Яндекса и формирует ответ на основе найденных источников.


5. Amazon Bedrock - Query decomposition / Agentic retrieval

Здесь речь уже не об отдельном чат-боте, а об инструментах построения ИИ-систем.

• Сложный вопрос разбивается на подзапросы.
• Система ищет информацию в подключённых базах знаний, оценивает её достаточность и при необходимости повторяет поиск.


Что из этого следует для GEO?

Общий принцип - поиск и извлечение информации (retrieval). При необходимости система может предварительно переформулировать или декомпозировать запрос.

Но архитектуры, источники, последовательность действий и способы отбора информации отличаются.

Поэтому нельзя автоматически переносить исследования fan-out Google на ChatGPT, Алису или Claude.

Тем более не допустимо утверждать, что существует некая отдельная «агентская семантика», которая важнее обычной пользовательской семантики. На данный момент это миф.

В Реальностьи тот же ChatGPT действительно может формировать дополнительные поисковые запросы. Но это не доказывает существование принципиально нового вида семантики или его превосходство над традиционным SEO.


Для меня правильный подход к GEO - исследовать, какие источники использует конкретная ИИ-система, как она их находит и по каким признакам выбирает для ответа.

GEO-продвижение должно строиться на проверяемых механизмах и доказанных закономерностях, а не на пустой болтовне, когда частные наблюдения за одной нейросетью выдают за универсальные законы работы всех ИИ-систем.


Официальные источники:
• Google Query fan-out
https://blog.google/products-and-platforms/products/search/ai-mode-search/
• OpenAI - ChatGPT Search
https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt
• Microsoft - Web Search in Copilot
https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/manage-public-web-access
• Anthropic - Claude Web Search
https://platform.claude.com/docs/ru/agents-and-tools/tool-use/web-search-tool
• Яндекс - Как формируются ответы Алисы AI
https://www.yandex.ru/support/webmaster/ru/alice
• Amazon - Agentic Retrieval
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/kb-test-agentic-retrieve.html

Как записать свой бренд в мозг ChatGPT?

Разбираю 4 мифа GEO.

Рынок продвижения в нейросетях растёт. Вместе с ним растёт и количество мифов о том, как эти нейросети работают.


Миф №1. У ChatGPT есть база знаний, куда можно добавить компанию.

Реальность: нейросеть - не реляционная и не векторная база данных.

Веса модели - это миллиарды числовых параметров, сформированных в процессе обучения. Там нет отдельной таблицы с брендами, которую можно отредактировать.

Векторные базы данных могут использоваться для поиска информации, но это другой механизм.


Миф №2. Можно проверить, попал ли бренд в веса модели.

Достаточно написать: «Не ищи в интернете. Расскажи, кто такой Михаил Мятов».

Реальность: такой запрос ничего не доказывает.

Модель может использовать контекст, персональную память, ошибаться или выдумывать факты. А отсутствие ответа не означает, что информация не была усвоена при обучении.

Можно измерять, что модель воспроизводит без поиска. Но заглянуть таким способом в её веса нельзя.


Миф №3. Чтобы попасть в веса ChatGPT, нужно разместиться на Википедии и других авторитетных сайтах.

Реальность: гарантий нет.

Опубликованная сегодня статья не изменит веса уже обученной модели.

Информация теоретически может повлиять на будущие версии, если попадёт в обучающие данные. Но когда, в каком объёме и попадёт ли вообще - неизвестно.

И никакого подтверждённого списка «сайтов для попадания в веса» не существует.


Миф №4. Если ChatGPT знает ваш бренд, значит GEO работает.

Реальность: знать компанию и рекомендовать её - совершенно разные вещи.

Нейросеть может прекрасно знать бренд и при этом предлагать пользователю конкурентов.

Для бизнеса важен не сам факт упоминания, а присутствие в рекомендациях по коммерчески значимым запросам.


Так что же измерять в GEO?

Я бы разделил три показателя:

1. Что нейросеть знает о бренде без поиска.
2. Какие источники использует, когда поиск включён.
3. Как часто рекомендует бренд потенциальным клиентам.

И отдельно отслеживал бы обращения и продажи.


Вывод:

Не нужно путать обучение нейросети с поиском информации в интернете.

И уж тем более продавать клиентам «попадание в веса ChatGPT» как гарантированную услугу.

GEO - это работа с видимостью бренда в ответах нейросетей. И эффективность этой работы должна измеряться, а не строиться на мифах.


Источники:

OpenAI - как обучаются модели:
https://openai.com/policies/how-chatgpt-and-our-foundation-models-are-developed/

OpenAI - различия между поисковым роботом и сбором данных для обучения:
https://developers.openai.com/api/docs/bots

Google - рекомендации по продвижению в AI-поиске:
https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features

#geo #chatgpt #googleai #матчасть

Топ-1 в Яндексе больше не делает компанию лидером.

Раньше бизнес мог занять первые позиции в поиске, получать клиентов и считать себя лидером рынка.

Сегодня этого недостаточно.

Я выделяю 10 составляющих цифрового лидерства, объединённых в 5 направлений.

1. Лидерство в поиске

* Топ по коммерческим запросам - когда клиент готов покупать.
* Топ по информационным запросам - когда клиент ещё изучает рынок и выбирает.

2. Лидерство в видео

* Топ в YouTube.
* Топ в Rutube.

3. Лидерство в геосервисах

* Топ в Яндекс Картах.
* Топ в Google Картах.

4. Лидерство в информационном поле

* Высокие позиции в ключевых отраслевых рейтингах.
* Упоминания в ведущих отраслевых СМИ.

5. Лидерство в нейросетях

* Рекомендации в российских нейросетях (Алиса и другие).
* Рекомендации в глобальных нейросетях (ChatGPT, Gemini и другие).

И вот что интересно.

Компания может быть первой в Яндексе, но отсутствовать в рекомендациях ChatGPT.

Может тратить миллионы на PR, но проигрывать конкурентам в отраслевых рейтингах.

Может иметь сильный бренд, но быть практически невидимой на картах и в видеопоиске.

При этом клиент не разделяет SEO, PR, GEO и видеомаркетинг. Он просто ищет, сравнивает и выбирает.

Мой вывод: лидерство больше нельзя строить в одном канале.

Настоящее цифровое лидерство - когда компанию находят, узнают и рекомендуют независимо от того, где человек начинает поиск.

Именно такую систему присутствия бизнесу и нужно выстраивать.

А ведь это только онлайн. Есть ещё офлайн, который должен усиливать всю конструкцию.

Вопрос предпринимателям: по скольким из этих 10 направлений ваша компания действительно лидер?

В GEO появляется новая семантика

В SEO мы собираем запросы, которые вводят люди.

В GEO появляется ещё один слой:
запросы, которые создаёт сама нейросеть.

Допустим, бизнес хочет продвигаться по 14 темам.

Мы генерируем под них пользовательские промпты и смотрим, в какой веер поисковых запросов ChatGPT их разворачивает.

14 исходных тем могут превратиться в 150-200 дополнительных поисковых формулировок.

Например, пользователь спрашивает:

Как выбрать CRM для отдела продаж?

А нейросеть может дополнительно искать:

• лучшие CRM для малого бизнеса
• сравнение CRM для отдела продаж
• CRM с интеграцией телефонии
• CRM для длинного цикла сделки
• стоимость внедрения CRM

То есть один пользовательский вопрос превращается сразу в несколько тем, по которым нейросеть ищет информацию.

Дальше смотрим:

какие запросы появляются - какие страницы по ним находятся - какие темы повторяются - какие из них стоит закрыть своим контентом.

Например:

14 исходных тем
→ 200 тем после расширения
→ 20 сильных тем для сайта

Получается две семантики:
1) человеческая - о чём спрашивает пользователь.
2) машинная - что дополнительно ищет нейросеть, чтобы ему ответить.

И вот эта машинная семантика становится отдельным слоем GEO-продвижения.

Технически это уже можно автоматизировать: массово отправлять промпты, собирать веерные запросы, поисковую выдачу и источники.

Но есть важный нюанс.

Поведение ChatGPT через API и в реальном интерфейсе может отличаться.

Поэтому измерять видимость бренда только через API - недостаточно.

-= Главный вывод:

в SEO мы оптимизируемся под спрос человека.

В GEO нам нужно оптимизироваться ещё и под поисковое поведение самой нейросети.

То есть теперь важно не только понять, что спрашивает клиент.

Важно понять, что после этого вопроса начинает искать ChatGPT.

#chatgpt #geo

КЕЙС: С нуля ➡️ в топ-5 Яндекса за 4 месяца

Новый домен, новый сайт и высокая конкуренция. К началу сезона - 4-е место по запросу «туры на Мальдивы»✈️

#Seo #Яндекс #ВЧ

Кому важно продвигаться в нейросетях? 5 эффективных продуктовых решений

#geo #chatgpt

🚀 Быстрое SEO: результат на 3-й день, а не «через полгода, наверное»

Ниша - озвучка и дубляж. Одна из самых конкурентных в услугах: тут бьются студии с бюджетами, агрегаторы и биржи фрилансеров.

Смотрите скрин. Яндекс, Москва, смартфоны:

1 место: дикторы (21 492)
1 место: озвучка фильмов (20 217)
1 место: видео озвучка (19 575)
1 место: озвучка видео (16 213)
1 место: актеры озвучки (10 471)
1 место: актеры дубляжа (7 376)
1 место: озвучка игр (6 801)
1 место: дубляж фильмов (4 319)

И так по всему ядру: 86 запросов, видимость в топ-3 - 100%.

Суммарно это ~1390 оплат в месяц чисто с SEO канала👌 (сколько заявок не узнавал).


📌 Теперь про скорость.

Первые движения по позициям заказчик увидел на третий день после внедрения. Не «через 3–6 месяцев, ждите». 

3 дня для вывода в топ достаточно вместо «пишем 40 статей и молимся».


📈 Теперь про то, о чём молчат «сеошники за 3 дня».

Быстро поднять - половина дела. Удержать - вот где всё ломается у 90%.

В проекте - Топ-1 в августе 2025-го и Топ-1 в августе 2026-го. 
Провалы по отдельным запросам - были (актеры дубляжа улетали на 18-е), и они были отработаны за сутки.

Это и есть ежемесячная поддержка: конкуренты не спят, алгоритмы Яндекса обновляются, сайт живёт. Без сопровождения любой рывок сдувается за 2–3 месяца.

Формула простая:
Быстрое SEO = взлёт за дни.
Поддержка = топ, который остаётся вашим годами.

-=-

🎁 Бесплатный экспресс-аудит

Разберу ваш сайт и покажу конкретно:

• какие ВЧ-запросы вы теряете прямо сейчас
• что тормозит выход в топ технически
• реальный срок до первых позиций именно в вашей нише
• сколько трафика вы недобираете в деньгах

Без воды и шаблонных «нужно нарастить ссылочную массу».

Пишите в личку слово АУДИТ - свяжусь и разберу ваш проект.

#быстроеSEO #seo

Иногда искусственный интеллект помогает заглянуть в будущее.

А иногда — сохранить прошлое.

По личной просьбе легенды российского футбола Олега Ивановича Романцева обработал с помощью ИИ фотографии из его личного архива.

Улучшил качество снимков, сохранив их атмосферу, характер и дух времени.

Посмотреть результат можно здесь:

https://романцев.рф/photo-old/

На каждом снимке можно нажать «До обработки» и сравнить, что было и что получилось.

Для меня эта работа — особенная. Очень приятно, когда современные технологии помогают бережно сохранять историю.

«Мне так сказали» - одна из самых опасных фраз в бизнесе

План продаж не выполнен.

- Лиды были плохие.
- Клиенты долго принимали решение.
- Сотрудники подвели.
- Аналитики ошиблись в прогнозе.
- Рынок изменился.

Всё это может быть правдой.

И есть люди, которые в любой ситуации ищут причины снаружи. Это называется внешний локус контроля.

А есть люди, которые задают другой вопрос:
Что лично я могу сделать в этой ситуации?

- Перепроверить прогноз.
- Раньше увидеть риск.
- Предупредить клиента.
- Подготовить запасной сценарий.
- Изменить процесс.
- Собрать вокруг задачи нужных людей.

Это внутренний локус контроля.

Он не означает, что человек способен управлять всем происходящим.

Он означает, что человек видит свою зону влияния и направляет энергию именно туда.


Я сам довольно долго жил иначе.

Много читал об СВО, разговаривал с людьми, которые оттуда приехали, постоянно следил за новостями и пытался разобраться в происходящем.

А потом задал себе простой вопрос:
На что именно я здесь влияю?

Оказалось, что почти ни на что.

Я мог продолжать каждое утро погружаться в новости, переживать и строить прогнозы. Но от этого не менялась ни ситуация, ни моя жизнь.

Тогда я перестал начинать утро с новостной ленты и стал читать книги.

Причём читаю их вслух.

Со временем стало улучшаться произношение, начал возвращаться словарный запас, а речь снова стала наполняться красивыми выражениями и образами.

Внешний мир не изменился.
Изменилось то, на что я направляю своё внимание.

И, возможно, именно внимание является главным проявлением внутреннего локуса контроля.

Мы не всегда выбираем события, которые происходят вокруг нас.

При этом мы выбираем, чему отдавать своё время, свои мысли и свою энергию.

Можно бесконечно изучать силы, которые влияют на нашу жизнь извне.

А можно каждый день усиливать то, что находится внутри нашей зоны влияния.


Внешний локус контроля объясняет, почему жизнь сложилась именно так.

Внутренний - постепенно создаёт жизнь, которую ты выбрал сам.


#управленцы #эффективность