Как LLM формируют выдачу, и почему ваш бренд туда (не) попадает

Мы уже разбирались, что такое Generative Engine Optimization, и как анализировать выдачу в LLM в разных разрезах. Следующий логичный вопрос: а по каким вообще правилам GPT, Perplexity и другие модели выбирают, кого показать в ответе? И почему один и тот же запрос в одной модели выдает ваш бренд, в другой — конкурента, а в третьей — вообще какой-то левый сайт 2017 года.

22 апреля в 18:00 МСК на стриме с Антоном Чвилевым из GEOrank разберем, как и почему модели видят интернет по-разному и выбирают источники по определенным принципам.

Обсудим: ➖ какие типы источников чаще всего попадают в ответы (и почему) ➖ как разные модели (GPT, Claude, Gemini, Perplexity) выбирают разные сайты под один и тот же запрос ➖ почему одни страницы стабильно “внутри ответа”, а другие — никогда ➖ как тип запроса (инфо vs коммерческий) влияет на то, какие источники выбирает модель

А главное — какие выводы из этого можно сделать для своего контента, а не просто посмотреть на исследование и разойтись.

Регистрация по ссылке. Увидимся 👋

В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки