GEO (Generative Engine Optimization) – найбільш гарячий термін цього року серед інтернет-маркетологів. ChatGPT, Gemini й Perplexity видають готові відповіді замість списку посилань, і навколо цього вже встигли наплодити купу порад і страшилок. SEO & GEO Specialist at Inweb Євген Буйвол підготував матеріал для Хорошоп в якому пояснив, що з цього реально працює, а що – міф і що з цим робити вже зараз.
Востаннє пошук так суттєво не змінювався з часів переходу на мобільний індекс. За останній рік у робочому лексиконі SEO-фахівців з'явилося нове слово “GEO”. І майже одразу за словом прийшла й паніка: у профільних спільнотах усе частіше можна побачити тези на кшталт "SEO більше не працює", "класичне просування мертве", "потрібно терміново перевчатися на GEO".
Масштаб зсуву справді складно переоцінити. У лютому 2026 року компанія OpenAI офіційно повідомила: ChatGPT налічує 900 мільйонів тижневих активних користувачів – це більш ніж удвічі більше, ніж роком раніше. Паралельно змінюється і сама видача Google: блок AI Overviews (короткі згенеровані відповіді, які з'являються над звичною видачею Google) тепер трапляється на помітній частці запитів. Наскільки велика ця частка? Тут показники сильно різняться, і це не три оцінки одного й того самого показника, а три різні методології:
BrightEdge відстежував 9 галузей упродовж 16 місяців і нарахував 44,4% запитів станом на вересень 2025 року
Semrush проаналізував понад 10 млн ключових слів і побачив пік 24,6% у липні 2025-го з відкатом до 15,7% у листопаді того ж року
Pew Research Center виміряв узагалі інше, не частоту появи AI-відповіді в пошуковій видачі, а частку живих користувачів (58% користувачів із США), які хоч раз за місяць побачили таку відповідь у власному браузері
Свіжіші дані Semrush за липень 2026 року додають ще один шар замірів: на вибірці понад 600 тисяч ключових слів поява AI Overviews на комерційних запитах (де людина ще порівнює варіанти) зросла на 71% за півроку, тоді як на транзакційних запитах (де людина вже готова купувати) – навпаки, впала на 5%. Ці цифри не суперечать одна одній: дослідники вимірювали різні речі різними методами. Для GEO досі немає єдиного стандарту вимірювання.
Чи означає це, що традиційне SEO вмирає (знов) і сеошникам треба перевчатися? Ні. І саме цю тезу ми розберемо докладно нижче – з фактами і аргументацією.
Перш ніж сперечатися про GEO, добре б розібратися, звідки він узагалі взявся. Перша несподіванка – це не маркетинговий хайп, вигаданий агентствами для продажу нових послуг. Термін ввели вчені.
Термін GEO народився у листопаді 2023 року завдяки дослідникам з Прінстонського університету, Технологічного інституту Джорджії, Аллен-інституту штучного інтелекту та Індійського технологічного інституту в Делі. Робота називається "GEO: Generative Engine Optimization", і вже у 2024 році її представили на одній з найавторитетніших конференцій у сфері обробки даних – ACM SIGKDD.
Дослідники не просто описали проблему теоретично, а поставили контрольований експеримент. Вони створили бенчмарк (еталонний набір даних для тестування) GEO-bench із 10 000 реальних пошукових запитів і протестували дев'ять різних тактик оптимізації контенту – від додавання цитат експертів до вставки статистичних даних. Результат: найефективніші тактики підвищували ймовірність потрапляння контенту у згенеровану відповідь аж на 40%.
Тут варто розрізняти два типи джерел, це знадобиться далі по всій статті. Перший – контрольовані наукові експерименти з чіткою методологією, котрі можна перевірити й повторити. Другий – спостереження й аналітика галузевих компаній (Ahrefs, Semrush, First Page Sage та інші): ці дані корисні, але вони не доводять причинний зв'язок, лише показують закономірність.
Друга несподіванка – теза "SEO померло" звучить не вперше. SEO-спільнота чула аналогічні вироки буквально після кожного великого оновлення алгоритмів Google і щоразу виявлялося, що “глобальні”/”тектонічні”/”доленосні” зміни призводять не до занепаду "цеху сеошників", а про черговий виток його еволюції. Наприклад:
2011 рік – алгоритм Panda, боротьба з низькоякісним контентом;
2012 рік – алгоритм Penguin, боротьба з маніпулятивними посиланнями;
2013 рік – Hummingbird (Колібрі), перехід до семантичного пошуку й розуміння наміру запиту;
2015 рік – mobile-friendly update (у медіа часто називали Mobilegeddon), пріоритет мобільних версій сайтів;
2018 рік – так званий Medic Update, після якого особливо помітні зміни спостерігались у YMYL-тематиках (Your Money or Your Life – контент, що впливає на здоров'я чи фінанси користувачів); у SEO-спільноті це пов'язували з посиленням уваги Google до E-A-T факторів (експертність, авторитетність, довіра), хоча сам Google формально не називав це "запуском E-A-T як фактора ранжування";
2018–2020 роки – mobile-first indexing, коли Google офіційно оголосив перехід на індексацію в першу чергу мобільної версії сайту;
2022 рік – запуск Helpful Content System; у 2024 році Google інтегрував її в основні системи ранжування (core ranking systems);
2024 рік і далі – AI Overviews та AI Mode.
Кожне з цих оновлень у свій час викликало чергові "похорони" SEO. Проте кожного разу виявлялося, що змінювались правила гри, а не сама гра. Сайти, які будували довгострокову стратегію на якісному контенті й технічній базі, переживали кожен перехід із мінімальними втратами – тому що фундамент залишався незмінним, попри усі оновлення алгоритмів.
GEO варто розглядати саме як чергову віху в історії SEO – цього разу глобальна пошукова видача не просто перевпорядковує посилання, а синтезує з них готову відповідь.
Чесно кажучи, єдиного галузевого стандарту термінології поки що не існує. Різні джерела вживають терміни по-різному:
GEO (Generative Engine Optimization) – найпоширеніший термін, той, що бере початок з наукової роботи 2023 року;
AEO (Answer Engine Optimization) – "оптимізація під пошукові системи відповідей", термін, який часто використовують як синонім GEO, зокрема HubSpot у власних матеріалах;
LLMO (Large Language Model Optimization) – "оптимізація під великі мовні моделі", рідше вживаний варіант.
Усі три терміни описують по суті одне явище, і різниця здебільшого в тому, яке словосполучення прижилося в конкретній компанії чи спільноті. Навіть базова термінологія у сфері "просування під AI" ще не сформувалася..
Перш ніж розбирати платформи окремо, варто навести те, що каже про це сам Google, бо це, мабуть, найпряміше підтвердження головної тези статті з усіх зібраних джерел. У офіційному гайді Google Search Central від липня 2026 року на пряме запитання "чи актуальне ще SEO для генеративного пошуку" дається пряма відповідь: так, тому що AI Overviews та AI Mode побудовані на тих самих основних системах ранжування й якості Google Search. Google пише: "From Google Search's perspective, optimizing for generative AI search is optimizing for the search experience, and thus still SEO", тобто оптимізація під генеративний пошук з погляду Google це і є SEO, просто в новому контексті.
Спочатку система шукає актуальні сторінки у пошуковому індексі Google, а потім на їх основі формулює готову відповідь з посиланнями на джерела. Якщо запит складний, модель розбиває його на кілька пов'язаних підзапитів, щоб зібрати ширше коло джерел. При цьому AI Overviews і AI Mode – не одне й те саме: різні формати видачі, хоча джерела обидва добирають схожим чином.
Водночас Google запевняє, що спеціальний файл llms.txt не потрібен (Google Search його не використовує), різати контент на дрібні фрагменти не обов'язково, а надмірний фокус на schema-розмітці особливої переваги не дає.
Але за межами екосистеми Google картина одразу стає складнішою, кожна велика генеративна система влаштована по-своєму, і єдиного універсального алгоритму GEO-просування немає. Як немає такого алгоритму і в SEO.
ChatGPT, за офіційним поясненням OpenAI в анонсі ChatGPT search, працює через кількох сторонніх пошукових провайдерів і контент від партнерів-видавців, а не виключно через Bing. Водночас дослідження Seer Interactive показало, що 87% цитувань ChatGPT у режимі веб-пошуку збігаються з топовими результатами саме Bing.
Gemini, AI Overviews та AI Mode спираються на пошуковий індекс Google. Тут маємо офіційне підтвердження: технічну документацію Google для розробників, яка прямо описує, як Gemini використовує Google Search для отримання актуальних даних і додає цитування джерел у відповідь.
Claude теж має живий доступ до інтернету і це важливий приклад того, наскільки швидко змінюється сама матчастина GEO. Ще донедавна поширеною тезою було твердження про "низьку залежність Claude від інтернету" (саме так писав про це First Page Sage у своєму гайді). Але офіційний блог Anthropic підтверджує: у Claude тепер є повноцінний веб-пошук із живими цитуваннями джерел, доступний глобально на всіх тарифах. Дані, які ще рік тому вважались актуальними, устигли застаріти.
Perplexity – найменш прозора з розглянутих систем. На відміну від Google, OpenAI чи Anthropic, компанія не публікує офіційну технічну специфікацію свого алгоритму ранжування. Усе, що відомо про "шари переранжування" чи використання конкретних ML-моделей – це результат зворотного інжинірингу сторонніх дослідників (тобто спроб відтворити логіку системи шляхом спостереження за її поведінкою ззовні, без доступу до реального коду), офіційно не підтверджений самою компанією. Є й показовий кейс щодо довіри до методів роботи Perplexity: у серпні 2025 року Cloudflare офіційно звинуватила компанію у "стелс-краулінгу", обході правил robots.txt через підміну user-agent (маскування під звичайний браузер) і ротацію IP-адрес, після чого видалила Perplexity зі списку верифікованих ботів. Perplexity звинувачення заперечила.
З усього цього випливає одне: єдиної стратегії "під GEO взагалі" не існує. Google сам наполягає, що це продовження SEO; ChatGPT працює через власний стек із кількох пошукових провайдерів; Perplexity взагалі не розкриває механіку. Це різні задачі, які лише частково перетинаються.
Тут накопичилось найбільше плутанини й маркетингових перебільшень. Розберемо чотири поширені міфи, на контрольованих дослідженнях і офіційних джерелах, а не на здогадках.
Найпряміше спростування цього міфу дає дослідження Ahrefs на вибірці 75 000 брендів (грудень 2025 року). У дослідженні використали коефіцієнт кореляції Спірмена – показник від 0 до 1, де більше значення означає сильніший зв'язок. Результати:
беклінки (зворотні посилання) – кореляція лише 0,218 з видимістю в AI Overviews
згадки бренду в тексті без посилання – кореляція 0,664
брендовані анкори – кореляція 0,527
пошуковий обсяг бренду – кореляція 0,392
Ahrefs сам наголошує: це кореляція, а не доведений причинно-наслідковий зв'язок. Сильний зв'язок не означає, що саме згадки бренду напряму формують видимість. Але напрямок чіткий: беклінки мають значно слабший статистичний зв'язок із AI visibility, ніж брендовані згадки. Аналогічний висновок дає й аналіз Semrush на вибірці 1 000 доменів: авторитетність домену корелює з AI-згадками на рівні 0,65, але помітний ефект з'являється лише після певного порогу.
Дослідження не стоїть на місці: у розширеній версії того ж дослідження (75 000 брендів, дані по ChatGPT, AI Mode й AI Overviews разом, опублікована в грудні 2025 року) Ahrefs виявив ще сильніший сигнал – згадки бренду на YouTube корелюють на рівні ~0,737, випереджаючи навіть прості текстові згадки. Ahrefs пов'язує цей результат із тим, що YouTube одночасно є джерелом контенту для AI-систем (і Google, і OpenAI тренували свої моделі на транскриптах YouTube-відео) і важливим джерелом інформації для Google. Тобто картина продовжує уточнюватися навіть за останні півроку, тут усе міняється швидше, ніж встигають виходити нові дослідження.
Це ще цікавіший випадок, бо тут є прямий контрольований експеримент, який спростовує поширену статистику. Поширена теза "сторінки зі schema втричі частіше цитуються AI", правда лише як кореляція, а не причинно-наслідковий зв'язок. Ahrefs 11 травня 2026 року опублікували дослідження (посилання веде на детальний переказ, оскільки прямий текст публікації Ahrefs на момент написання статті недоступний за прямим лінком): компанія взяла 1 885 сторінок, які вже стабільно отримували 100+ цитувань в AI Overviews, додала їм JSON-LD розмітку (структуровані дані у форматі, який допомагає пошуковим системам і AI розпізнавати елементи сторінки – ціни, автора, тип контенту) і виміряла зміну – у цій конкретній вибірці помітного приросту цитувань не сталося.
Важливе уточнення: вибірка складалась із сторінок, які й так уже активно цитувались, тобто висновок не варто узагальнювати на весь веб. Можливо, для менш авторитетних доменів ефект інший. Найімовірніше пояснення: сайти зі schema-розміткою зазвичай і так авторитетніші й доглянутіші, тому й цитуються частіше незалежно від самої розмітки – кореляцію переплутали з причинністю.
Незалежний академічний препринт на SSRN (квітень 2026, крос-платформний аналіз 730 цитувань ChatGPT і Gemini, ще не пройшов рецензування) підтверджує схожий висновок: узагальнена schema-розмітка сама по собі не дає стабільного ефекту, є лише слабкий позитивний вплив для малоавторитетних доменів із дуже насиченою фактами розміткою. При цьому офіційна позиція Google в її власному гайді для розробників теж по суті збігається: спеціальна schema.org розмітка для генеративного пошуку не потрібна, хоча загалом лишається корисною практикою для звичайного SEO. А от офіційна позиція Microsoft тут інша – представник Bing Фабріс Канель у березні 2025 року підтверджував, що schema-розмітка допомагає їхнім мовним моделям розуміти контент для Copilot. Це ще один доказ головної тези статті: єдиного рецепта GEO не існує навіть щодо технічних деталей, ефект однієї й тієї самої практики може відрізнятися між платформами.
Ідея популярна в GEO-блогах: нібито існує новий технічний стандарт за аналогією з robots.txt, який спеціально сигналізує AI-системам, що і як індексувати на сайті. Але сам офіційний гайд Google Search Central спростовує цю практику без застережень: Google Search, включно з генеративними функціями, просто не використовує такі файли, і їхня наявність чи відсутність ніяк не впливає на видимість сайту. Це не робить llms.txt шкідливим, деякі інші сервіси можуть його читати, але як "інструмент GEO" саме для Google він не працює.
Інша поширена порада – ділити текст на короткі самодостатні шматки, бо нібито AI-системам складно "зрозуміти" довгі сторінки цілком. Той самий, згаданий раніше, гайд Google спростовує й цю ідею: немає жодної вимоги дробити контент на дрібні частини, система легко розпізнає кілька тем на одній сторінці і виводить користувачу релевантний фрагмент. Ідеальної довжини сторінки не існує: орієнтуватися варто на аудиторію, тему і якість контенту, а не на вигадані технічні ліміти під конкретну AI-систему.
Із перевіреного й непроблемного (з застереженням, що для більшості пунктів це кореляція чи результат конкретного експерименту, а не універсальний ranking factor усіх систем):
Цитати експертів і статистика в тексті – ефект підтверджений у контрольованому експерименті оригінальної наукової роботи Princeton
Актуальність і свіжість контенту – може мати особливе значення для систем, які активно спираються на живий веб-пошук
Згадки бренду на авторитетних майданчиках – найсильніший фактор за даними Ahrefs, причому окремо YouTube-згадки показали ще сильніший зв'язок, ніж прості текстові
Хороший приклад того, наскільки обережно слід ставитись до будь-яких "остаточних" рекомендацій з GEO, розбіжність між оригінальною науковою роботою Princeton, котра згадувалася на початку, і власним масштабним дослідженням First Page Sage.
Princeton встановив: цитування джерел, вживання технічних термінів, додавання цитат експертів і статистики підвищують імовірність того, що контент процитують у згенерованій відповіді.
First Page Sage провів власне дослідження на понад 11 000 запитах до генеративних чат-ботів і дійшов дещо іншого висновку: перелічені тактики Princeton дійсно можуть допомогти, якщо мета, щоб контент саме процитували. Але для того, щоб бренд чи компанію порекомендували у відповідь на комерційний запит (наприклад, "які автомайстерні найкращі у Києві"), набагато важливіше виявились інші фактори – присутність у топових порівняльних статтях-рейтингах, включення в авторитетні каталоги й бази даних, а також репутаційні сигнали на кшталт нагород і відгуків.
Обидва дослідження зроблені якісно. Просто вони вимірювали різні речі: одне – ймовірність цитування взагалі, інше – ймовірність саме комерційної рекомендації. Тому перш ніж брати будь-яку тактику з чужого гайду, варто спершу з'ясувати, яку мету переслідувало дослідження, звідки взято рекомендацію.
Це не покрокова інструкція, конкретні тактики залежать від ніші, платформи й цілей конкретного проєкту. Але ось кілька практичних висновків:
Спиратись на SEO-фундамент, а не будувати паралельну стратегію. Google прямо каже: оптимізація під генеративний пошук – це і є SEO, просто в новому контексті. Авторитетність домену, якісний контент, технічна доступність сайту залишаються важливими і для класичної видачі, і для генеративних функцій Google.
Інвестувати в згадки бренду на сторонніх майданчиках, включно з YouTube. Дані Ahrefs показують сильнішу кореляцію з видимістю в AI саме тут, ніж у нарощуванні посилань, хоча це кореляція, а не гарантований результат.
Розводити стратегію по системах, а не робити одну "під GEO взагалі". Google офіційно спирається на власний пошуковий індекс; ChatGPT працює через кількох сторонніх пошукових провайдерів; Perplexity взагалі не розкриває деталі і те, що працює для однієї системи, не обов'язково працює для іншої.
Писати контент із чіткою структурою й власною експертною точкою зору. Це саме те, що Google в офіційному гайді називає головним фактором видимості в генеративному пошуку, сильнішим за будь-які технічні налаштування на кшталт llms.txt чи schema-розмітки.
Перевіряти джерела критично, перш ніж застосовувати чужі рекомендації. Ніша молода, дані швидко застарівають, а дослідники подекуди відверто розходяться в оцінках.
SEO не помирає і не замінюється на GEO. Так само, як Panda, Penguin чи mobile-first indexing свого часу не "вбили" SEO, а лише змінили правила гри, генеративний пошук – черговий етап тієї самої еволюції. І це не лише позиція SEO-спільноти: сам Google у власній документації для розробників формулює це без обхідних шляхів, оптимізація під генеративний пошук з їхнього погляду це і є SEO, тільки застосоване до нового контексту. Сайт, який роками вкладався в авторитетність і якість контенту, отримує перевагу і в класичній видачі, і в генеративних відповідях, тут нічого не змінилось.
Водночас зводити все до "GEO = SEO" також було б надмірним спрощенням. За межами екосистеми Google з'явився додатковий шар задач, яких класичне SEO раніше не вимагало так виразно: репутація бренду в незалежних згадках, присутність у сторонніх базах і каталогах, моніторинг того, як саме різні AI-системи цитують чи не цитують сайт. SEO-фахівцю не потрібно перевчатися, потрібно розширити інструментарій і стежити за нішею, яка все ще активно формується просто зараз.
Ми надіслали лист з подальшими кроками на вашу пошту
Заявка на партнерство
