Как провести GEO-аудит за 30 минут 🔍

Большинство компаний до сих пор не знают, как их описывают нейросети. Они следят за позициями в Яндексе, смотрят на трафик из Google, а ChatGPT и Яндекс Нейро тем временем тихо формируют у потенциальных клиентов картину про их бренд. Иногда точную. Иногда — нет.

GEO-аудит — это первый шаг, чтобы понять, где вы вообще находитесь. Хорошая новость: первичный аудит не требует дорогих инструментов. Достаточно браузера, блокнота и примерно получаса.

Шаг первый: проверяем, что говорят о вас нейросети

Открываете ChatGPT, Яндекс Нейро и GigaChat. По очереди задаёте несколько типов запросов.

Брендовые: «Расскажи о компании [название]», «Чем занимается [название]». Смотрите, упоминает ли вас модель вообще, совпадают ли факты с реальностью, нет ли галлюцинаций про адрес, услуги, партнёров.

Категорийные: «Лучшие [ваша ниша] в Москве», «Какой [продукт] выбрать в 2025 году». Попадаете ли вы в ответ или нейросеть называет только конкурентов?

Проблемные: запросы, с которыми ваш клиент приходит к поиску. «Как выбрать...», «Что делать, если...». Появляется ли ваш бренд или контент как источник ответа?

Всё записываете в таблицу с тремя колонками: запрос, упомянули или нет, что именно сказали. Это ваша отправная точка.

Шаг второй: оцениваем контент на цитируемость

Открываете пять-семь ключевых страниц — статьи, описания услуг, главную. Смотрите на них не глазами человека, а глазами модели. Три вопроса.

Есть ли конкретные факты? Цифры, даты, сроки, параметры. Если страница написана в духе «оказываем услуги высокого качества» — для нейросети она почти пустая.

Есть ли структура? Подзаголовки, списки, короткие абзацы. ИИ извлекает информацию блоками. Если текст — сплошной поток, модель не вытащит из него чёткий факт.

Есть ли FAQ или блок вопросов-ответов? Один из самых цитируемых форматов. Если его нет ни на одной странице — это сигнал.

По итогу этого шага видно, какой контент имеет шансы попасть в ответы, а какой нейросеть просто проигнорирует.

Шаг третий: проверяем техническую базу

Не глубокий технический аудит — только базовые вещи, которые напрямую влияют на то, как модели считывают сайт.

Есть ли Schema.org разметка? Минимум — Organization с названием, адресом, контактами. Хорошо — FAQPage на информационных страницах, Product или Service там, где описываете предложение. Проверить можно через валидатор структурированных данных Google за пару минут.

Есть ли файл llms.txt? Это аналог robots.txt для языковых моделей: подсказывает ИИ-краулерам, какие страницы важны. Пока использование не массовое, но для раннего GEO — хорошая заявка на внимание.

Насколько легко краулеру обойти сайт? Если контент спрятан за авторизацией, подгружается только через JavaScript или заблокирован в robots.txt — нейросеть его не увидит.

Что делать с результатами 📋

После трёх шагов у вас будет честная картина. Скорее всего, вы увидите одно из двух. Либо вас почти нет в ответах нейросетей — и тогда приоритет один: создавать цитируемый контент. Либо вы есть, но информация неточная — и тогда первая задача: дать моделям корректную фактуру, из которой они будут брать правильные данные.

По моему опыту, большинство компаний находятся в первой ситуации. Не потому что делают что-то не так. Просто ещё не начали делать это осознанно.

Тридцать минут — это не полноценный аудит, это диагностика. Но даже она даёт то, чего у большинства нет: понимание стартовой точки. А без неё невозможно двигаться вперёд.