CTR из Google по B2B-запросам в SaaS за этот год просел на 18–34% — там, где появились AI Overviews. Я долго думал, что это значит для нас, делающих лидген через контент. И понял простую вещь.

Клиент больше не доходит до Google. (А к нам часто приходят через продуктовые кейсы и конструктор чат-ботв Смартбот)

Он спрашивает у ChatGPT: «посоветуй компании, которые делают чат-ботов для бизнеса». Получает три названия. Пишет в одну из них.

Если твоего бренда нет в этих трёх — ты потерял лид. Не на этапе ранжирования. Не на этапе CTR. На этапе, до которого Google вообще не дошёл.

Это новый слой видимости, и обычный SEO с ним не справляется. Потому что разные LLM берут информацию из разных мест:

И если ты делал всё «по SEO-учебнику», у тебя может вообще не быть пересечения с этими источниками.

Мы в NCTeam собрали карту того, как реально формируется видимость в LLM.

Какие действия помогают попасть в ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и YandexGPT. Какие источники каждая модель считает «достоверными». Что влияет на вероятность рекомендации, а что вообще не даёт эффекта. И самое главное — через сколько недель или месяцев это начинает отражаться в ответах моделей.

Например: — публикация на Habr может повлиять на Claude, но почти ничего не даст Gemini — YouTube-разбор продукта способен попасть в Gemini быстрее, чем статья в блоге — страница в Wikipedia может стать одним из самых сильных сигналов для ChatGPT

Превратили это в бесплатный инструмент: выбираете, в каких LLM хотите быть видимыми, вводите нишу — и получаете приоритизированный план действий с оценкой силы влияния, скорости эффекта и вероятности попадания в ответы моделей.

Здесь можно пощупать инструмент

PS: после теста инструмента я пошёл создавать страницу в Wikipedia. Угадайте, какое действие у меня оказалось первым 😅

#GEO #AEO #vibecoding