Agentic search
Agentic search — поиск, при котором ИИ не ограничивается одним запросом, а сам планирует последовательность действий: формирует подзапросы, открывает источники, сравнивает данные и уточняет вывод.
AI Mode
AI Mode — режим Google Search, ориентированный на сложные вопросы, рассуждение, мультимодальные запросы и последовательные уточнения. Ответ включает сгенерированный текст и ссылки на сайты, которые можно изучить подробнее.
AI Overview
AI Overview — генеративный обзор в Google Search: краткий синтез ответа на запрос с ссылками на источники и возможностью продолжить исследование темы. Для попадания в такие ответы Google рекомендует придерживаться обычных требований Search и не вводит отдельную специальную разметку для GEO.
AI Performance в Bing Webmaster Tools
AI Performance — раздел Bing Webmaster Tools для анализа видимости сайта в ИИ-ответах Bing и связанных продуктах Microsoft. Он помогает оценивать, где страницы используются или цитируются в генеративном поиске.
Answer Engine
Answer Engine — система, которая отвечает на вопрос пользователя готовым ответом. К answer engine можно отнести поисковые функции с прямыми ответами, голосовых помощников и генеративные сервисы с веб-поиском.
Answer presence
Answer presence — факт присутствия бренда, продукта, сайта или конкретного тезиса в сгенерированном ответе. Это базовая бинарная метрика: присутствует объект в ответе или нет.
Article schema
Article schema — разметка статьи с данными о заголовке, авторе, дате публикации, дате изменения, изображении и издателе. Помогает однозначнее описывать редакционный материал.
Author page
Author page — страница автора с биографией, компетенциями, публикациями и связями с организацией. Она помогает читателю и поисковым системам понимать источник экспертности.
Byline
Byline — строка с указанием автора материала. Для экспертного контента полезно явно показывать, кто отвечает за текст, и связывать автора с отдельной страницей профиля.
ChatGPT Search
ChatGPT Search — веб-поиск внутри ChatGPT, который позволяет модели получать актуальную информацию из интернета и добавлять ссылки на источники. Для сайта важны доступность для поискового бота OpenAI, качество страницы и релевантность конкретному запросу.
Chunk
Chunk — фрагмент текста, на который документ разбивается перед индексированием или поиском в RAG-системе. Размер и границы chunk влияют на то, сколько контекста попадёт в извлечённый фрагмент.
Chunking
Chunking — разбиение длинного документа на фрагменты для дальнейшего поиска, векторизации или передачи модели. Логичная структура заголовков и абзацев помогает создавать более осмысленные фрагменты.
Citation-worthy claim
Citation-worthy claim — конкретное утверждение, которое имеет смысл подтвердить ссылкой: число, результат исследования, определение, дата, сравнительный факт или оригинальный вывод. Чем точнее сформулирован тезис, тем проще сослаться именно на него.
Commercial investigation
Commercial investigation — намерение сравнить варианты перед покупкой: выбрать сервис, подрядчика, продукт, тариф или подход. Для GEO особенно важны корректные сравнения, критерии выбора и доказуемые преимущества.
Copilot Search
Copilot Search — генеративный поиск Microsoft Bing, объединяющий обычный веб-поиск и ИИ-ответ. Для веб-мастера он важен как дополнительная поверхность, где сайт может быть источником, ссылкой или упоминанием.
Corroboration
Corroboration — независимое подтверждение одного факта несколькими источниками. Генеративная система может использовать такую согласованность как способ снизить неопределённость при ответе.
Crawlability
Crawlability — возможность робота технически открыть и просканировать страницу. На неё влияют robots.txt, коды ответа сервера, защита от ботов, ссылки и доступность ресурсов.
Date modified
Date modified — дата последнего содержательного обновления страницы. Она может передаваться пользователю в интерфейсе и поисковым системам через разметку и метаданные.
E-E-A-T
E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness: опыт, экспертность, авторитетность и надёжность. Это концепция из руководств Google по оценке качества, а не отдельный измеримый фактор ранжирования.
Embedding
Embedding — числовое представление текста, объекта или запроса в многомерном пространстве. Оно позволяет искать семантически близкие материалы даже без точного совпадения слов.
Entity consistency
Entity consistency — согласованность сведений о сущности на сайте и во внешних источниках: название, описание, авторство, связи, контакты и другие факты. Противоречия усложняют идентификацию и проверку информации.
Entity disambiguation
Entity disambiguation — устранение неоднозначности между сущностями с одинаковыми или похожими названиями. Страница должна давать достаточно контекста, чтобы система понимала, о какой компании, человеке или продукте идёт речь.
Entity salience
Entity salience — относительная значимость сущности внутри документа или фрагмента текста. Чем яснее раскрыта роль объекта в конкретном материале, тем проще системе понять, о чём именно этот материал.
First-party data
First-party data — данные, собранные самой компанией или владельцем ресурса: статистика клиентов, эксперименты, опросы, продуктовые данные и наблюдения. Они делают контент менее взаимозаменяемым.
Freshness
Freshness — актуальность информации по времени. Для быстро меняющихся тем полезно обновлять факты, даты, цены, версии продуктов и явно показывать дату изменения материала.
GigaChat
GigaChat — русскоязычный ИИ-сервис Сбера с генерацией ответов и поиском по интернету. В GEO/AEO его рассматривают как отдельную поверхность видимости: важно, упоминает ли GigaChat бренд, какие внешние страницы использует при поиске и даёт ли ссылки на сайт. Поиск GigaChat анализирует содержимое найденных страниц и подбирает источники под запрос, поэтому страницы с точными и содержательными ответами могут становиться источниками для его ответов.
Google-Extended
Google-Extended — управляющий токен Google для контроля использования контента сайта некоторыми генеративными системами Google. Он не является обычным поисковым роботом и не управляет индексацией страницы в Google Search.
GPTBot
GPTBot — робот OpenAI, используемый для сбора контента в целях улучшения и обучения генеративных моделей. Разрешение или запрет GPTBot не эквивалентны настройке видимости сайта в ChatGPT Search.
Grounding
Grounding — привязка сгенерированного ответа к внешним данным или найденным источникам. Grounded-ответ можно проверять по документам, на которых он основан.
IndexNow
IndexNow — открытый протокол уведомления участвующих поисковых систем о добавлении, изменении или удалении URL. Он помогает быстрее сообщать об обновлениях контента и может быть полезен для актуальности данных в поисковых и ИИ-сценариях.
JavaScript rendering
JavaScript rendering — построение части содержимого страницы после выполнения JavaScript. Если важный текст появляется только после сложного клиентского кода, некоторые роботы могут получить его позже или не получить вовсе.
JSON-LD
JSON-LD — формат передачи связанных структурированных данных в JSON. На сайтах его часто используют для разметки Schema.org отдельно от видимого HTML-контента.
llms.txt
llms.txt — предложенный сообществом текстовый файл для предоставления языковым моделям структурированного списка важных материалов сайта. ИИ сказали что им этот файл не нужен, а исследования доказали что ИИ не используют этот файл вообще.
noindex
noindex — инструкция, запрещающая включать страницу в поисковый индекс. Если система должна прочитать noindex на странице, робот сначала должен иметь техническую возможность её открыть.
OAI-SearchBot
OAI-SearchBot — поисковый робот OpenAI для обнаружения и показа веб-страниц в результатах ChatGPT Search. Его управление через robots.txt отделено от GPTBot, который связан с использованием контента для обучения моделей.
Organization schema
Organization schema — разметка организации: название, URL, логотип, контакты и связанные профили. Полезна для явного описания сущности компании.
Original research
Original research — собственное исследование с методикой и исходными наблюдениями или данными. Такой материал создаёт уникальные факты, которые другие ресурсы и ИИ могут цитировать.
Passage
Passage — отдельный фрагмент документа, содержащий законченную мысль или ответ на часть вопроса. В современном поиске и RAG-системах может извлекаться не вся страница, а конкретный релевантный passage.
Passage retrieval
Passage retrieval — поиск и извлечение наиболее подходящих фрагментов документа, а не только документов целиком. Поэтому ясные локальные ответы внутри страницы полезны даже на длинных материалах.
Perplexity
Perplexity — поисково-ответный сервис, который формирует генеративные ответы и показывает источники. В GEO его часто используют как одну из платформ для проверки цитируемости и присутствия бренда.
Person schema
Person schema — разметка человека как сущности: имя, должность, место работы, профиль и связанные страницы. Особенно полезна для авторских и экспертных сайтов.
Preferred sources
Preferred sources — функция Google, позволяющая пользователю отмечать любимые источники, чтобы чаще видеть их материалы в соответствующих поисковых сценариях. В 2026 году Google начал расширять поддержку preferred sources на AI Overviews и AI Mode.
Product schema
Product schema — структурированные данные о товаре или продукте: название, описание, цена, наличие, отзывы и другие свойства. Используется поисковыми системами для понимания коммерческой информации.
Prompt
Prompt — инструкция или запрос, который пользователь отправляет ИИ-системе. В GEO набор промптов используется как аналог семантического ядра для регулярных измерений видимости.
Provenance
Provenance — происхождение информации: откуда появился факт, кто его опубликовал, когда и на каком основании. Прозрачное происхождение данных облегчает проверку и снижает риск искажения.
Quantitative evidence
Quantitative evidence — числовое доказательство: статистика, процент, измерение, выборка, результат эксперимента. Для доверия важно указывать источник, период и метод получения данных.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
RAG — генерация с дополнением через поиск. Система сначала находит релевантные документы или фрагменты, а затем передаёт их языковой модели как контекст для формирования ответа.
robots.txt
robots.txt — файл с правилами доступа для роботов. В GEO он важен потому, что поисковые и ИИ-сервисы могут использовать разные user-agent, которые нужно настраивать отдельно.
sameAs
sameAs — свойство Schema.org для указания страниц, которые описывают ту же сущность, например официальных профилей в других сервисах. Его используют для связывания идентичности объекта между источниками.
Schema.org
Schema.org — общий словарь типов и свойств для структурированных данных. Его используют поисковые системы и сайты для описания организаций, людей, товаров, статей, событий и других сущностей.
Search index
Search index — база данных поисковой системы с информацией о найденных документах. Если страница не обнаружена или не индексируется, её возможности участвовать в поисковом retrieval обычно ограничены.
Server-side rendering
Server-side rendering — формирование основного HTML-контента на сервере до отправки страницы браузеру. Такой контент проще получить роботам, которым не нужно выполнять сложный JavaScript.
UTM attribution
UTM attribution — разметка ссылок параметрами UTM для определения источника перехода в аналитике. Некоторые ИИ-сервисы автоматически добавляют свои параметры, поэтому referral-трафик можно сегментировать и сравнивать.
vc.ru
vc.ru — русскоязычная платформа для публикаций о бизнесе, технологиях, маркетинге и цифровых продуктах. В GEO/AEO площадка полезна как внешний источник упоминаний бренда, экспертных материалов, кейсов и фактов: публикации создают дополнительные индексируемые страницы вне собственного сайта компании, которые могут быть найдены генеративным поиском и использоваться как источники или подтверждение информации.
Авторитет источника (Source authority)
Авторитет источника (Source authority) — условная оценка надёжности источника по теме. Она складывается из репутации, качества материалов, прозрачного авторства, ссылок, цитирования и подтверждаемости фактов.
Алиса AI
Алиса AI — генеративный ассистент Яндекса, встроенный в Поиск. При ответах на информационные запросы она анализирует релевантные страницы из Поиска и обычно показывает ссылки на источники. В GEO/AEO видимость в Алисе рассматривают как отдельный канал: Яндекс Вебмастер позволяет измерять видимость сайта в ответах Алисы AI, а при отборе источников Яндекс отдельно указывает экспертность, полезность, оригинальность и содержательность страниц.
Атрибуция (Attribution)
Атрибуция (Attribution) — явное указание автора, организации или источника, которому принадлежит факт, цитата или исследование. Корректная атрибуция делает материал проверяемым.
Безкликовый поиск (Zero-click search)
Безкликовый поиск (Zero-click search) — сценарий, при котором пользователь получает достаточный ответ прямо в интерфейсе поиска или ИИ и не переходит на сайт. Для GEO поэтому важны не только переходы, но и само присутствие бренда в ответе.
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM)
Большая языковая модель (Large Language Model, LLM) — большая языковая модель, обученная предсказывать и генерировать текст. В генеративном поиске LLM объединяет запрос пользователя, найденные источники и контекст в связный ответ.
Веер запросов (Query fan-out, QFO)
Веер запросов (Query fan-out, QFO) — разложение сложного пользовательского вопроса на несколько связанных поисковых подзапросов. Генеративная система может искать разные аспекты темы отдельно, а затем объединять найденное в единый ответ.
Векторный поиск (Vector search)
Векторный поиск (Vector search) — поиск по близости embedding-векторов. Используется для семантического извлечения документов и фрагментов в поисковых и RAG-системах.
Видимость в ИИ (AI visibility)
Видимость в ИИ (AI visibility) — видимость бренда, сайта или документа в ответах ИИ-систем. Может измеряться долей запросов, где бренд упомянут, процитирован, рекомендован или использован как источник.
Галлюцинация ИИ (Hallucination)
Галлюцинация ИИ (Hallucination) — правдоподобное, но неверное или неподтверждённое утверждение языковой модели. Чёткие источники, retrieval и проверяемые данные уменьшают риск таких ошибок, но не исключают их полностью.
Гибридный поиск (Hybrid search)
Гибридный поиск (Hybrid search) — сочетание нескольких методов поиска, например классического полнотекстового и векторного. Такой подход позволяет одновременно учитывать точные совпадения и смысловую близость.
Граф знаний (Knowledge Graph)
Граф знаний (Knowledge Graph) — граф сущностей и связей между ними. Поисковые системы используют такие структуры, чтобы понимать не только совпадение слов, но и отношения между людьми, компаниями, объектами и понятиями.
Декомпозиция запроса (Query decomposition)
Декомпозиция запроса (Query decomposition) — процесс разделения сложной задачи на более простые части или подзадачи. Для GEO это означает, что одна страница может быть найдена не по исходной формулировке пользователя, а по одному из внутренних подзапросов.
Диалоговый запрос (Conversational query)
Диалоговый запрос (Conversational query) — запрос, сформулированный как естественная реплика или вопрос в диалоге. Часто содержит контекст, ограничения и местоимения, которые зависят от предыдущих сообщений.
Доля голоса в ИИ (AI Share of Voice)
Доля голоса в ИИ (AI Share of Voice) — доля присутствия бренда среди всех брендов, которые ИИ упоминает или рекомендует по выбранному набору запросов. Показатель позволяет сравнивать видимость с конкурентами.
Доля рекомендаций (Recommendation rate)
Доля рекомендаций (Recommendation rate) — доля запросов, где ИИ не просто называет бренд, а рекомендует его как вариант решения, поставщика, продукт или источник. Особенно полезна для коммерческих запросов и сравнений.
Доля цитирований (Citation Share)
Доля цитирований (Citation Share) — доля цитат, которую получает конкретный домен или бренд среди всех зафиксированных источников по выбранному набору ответов. Это аналог доли голоса, но основанный именно на ссылках на источники.
Извлечение (Retrieval)
Извлечение (Retrieval) — этап поиска и извлечения источников или фрагментов, которые потенциально подходят к запросу. В генеративном поиске качество retrieval определяет, какие документы вообще получат шанс попасть в ответ.
ИИ-агент (AI agent)
ИИ-агент (AI agent) — ИИ-система, которая может самостоятельно выполнять несколько шагов для достижения цели пользователя. Для сайтов важны не только читаемый контент, но и понятные интерфейсы, формы и структура действий.
ИИ-краулер (AI crawler)
ИИ-краулер (AI crawler) — робот, который посещает сайты для задач, связанных с ИИ-сервисами: поиск, получение контента, обучение или действия по запросу пользователя. У разных компаний и задач могут быть разные user-agent.
ИИ-поиск (AI Search)
ИИ-поиск (AI Search) — поиск, в котором итоговый ответ формируется с участием генеративной модели. Пользователь получает не только ссылки, но и синтезированный ответ, рекомендации, сравнения и возможность задавать уточняющие вопросы. В русскоязычных материалах также употребляются термины «генеративный поиск», «ИИ-выдача» и «генеративная выдача»; два последних обозначают уже сформированный результат такого поиска.
ИИ-реферальный трафик (AI referral traffic)
ИИ-реферальный трафик (AI referral traffic) — переходы на сайт из ChatGPT, Perplexity, Copilot, Gemini и других ИИ-сервисов. Этот трафик полезно отслеживать отдельно от обычного органического поиска, потому что сам факт цитирования не всегда приводит к клику. Также употребляются названия «трафик из ИИ» и «трафик из нейросетей».
Именованная сущность (Named entity)
Именованная сущность (Named entity) — именованная сущность с собственным названием, например «OpenAI», «Яндекс» или «Алексей Волков». Для корректного понимания важны устойчивое написание, контекст и связи с другими сущностями.
Индексируемость (Indexability)
Индексируемость (Indexability) — возможность страницы быть включённой в поисковый индекс. Страница может быть доступна для обхода, но исключена из индекса, например с помощью noindex.
Информационный интент (Informational intent)
Информационный интент (Informational intent) — намерение получить информацию, объяснение, инструкцию или факт. Такие запросы часто становятся основой прямых ответов, цитат и разъясняющих блоков.
Контекстное окно (Context window)
Контекстное окно (Context window) — объём текста и других данных, который модель может учитывать при формировании конкретного ответа. В него могут входить запрос пользователя, история диалога, найденные страницы и системные инструкции.
Мультимодальная модель (Multimodal model)
Мультимодальная модель (Multimodal model) — модель, способная работать не только с текстом, но и с изображениями, аудио, видео или другими типами данных. Для GEO это расширяет значение визуального и мультимедийного контента.
Набор промптов (Prompt set)
Набор промптов (Prompt set) — зафиксированный набор промптов для мониторинга GEO/AEO. Обычно он включает информационные, коммерческие, сравнительные, брендовые и проблемно-ориентированные вопросы.
Навигационный интент (Navigational intent)
Навигационный интент (Navigational intent) — намерение найти конкретный сайт, бренд, сервис или страницу. Для GEO важно, чтобы модель не путала бренд с одноимёнными объектами и показывала корректные сведения.
Оптимизация под нейронки (Generative Engine Optimization, GEO)
Оптимизация под генеративный поиск (Generative Engine Optimization, GEO) — Generative Engine Optimization, оптимизация присутствия бренда и контента в ответах генеративных поисковых систем и ИИ-ассистентов. Термин получил широкое распространение после исследовательской работы GEO 2024 года; на практике область сильно пересекается с AEO и классическим SEO. В русскоязычных материалах также встречаются более широкие формулировки «продвижение в нейросетях» и «оптимизация под ИИ».
Оптимизация под ответы ИИ (Answer Engine Optimization, AEO)
Оптимизация под ответы ИИ (Answer Engine Optimization, AEO) — оптимизация контента и сайта для систем, которые отвечают на вопрос пользователя напрямую, а не только показывают список ссылок. Цель AEO — повысить вероятность того, что ответ будет построен с использованием информации бренда, страницы или документа.
Оптимизация под языковые модели (Large Language Model Optimization, LLMO)
Оптимизация под языковые модели (Large Language Model Optimization, LLMO) — общее название работ, направленных на то, чтобы большие языковые модели корректно понимали, вспоминали, находили и упоминали бренд, продукт или источник. Термин шире GEO, потому что может включать не только ответы с веб-поиском, но и знания, усвоенные моделью ранее.
Отзовики
Отзовики — сайты и сервисы с пользовательскими отзывами о компаниях, товарах и услугах. В GEO/AEO они важны как внешние источники сведений о репутации бренда, клиентском опыте, преимуществах и проблемах. Генеративные системы могут находить такие страницы через поиск и использовать содержащуюся в них информацию при формировании ответа, поэтому отзывы и карточки компании влияют на доступный ИИ внешний контекст о бренде.
Первоисточник (Primary source)
Первоисточник (Primary source) — первичный источник информации: оригинальное исследование, официальный документ, собственные данные, заявление компании или автора события. Для спорных и точных фактов такой источник предпочтительнее пересказов.
Переранжирование (Re-ranking)
Переранжирование (Re-ranking) — повторная сортировка уже найденных документов или фрагментов более точной моделью. На этом этапе система может отобрать небольшой набор источников для финального ответа.
Подзапрос (Subquery)
Подзапрос (Subquery) — отдельный подзапрос, который система формирует при разложении сложного вопроса. Он может быть значительно короче или конкретнее исходного запроса.
Поисковый интент (Search intent)
Поисковый интент (Search intent) — задача, которую пользователь пытается решить запросом: узнать, сравнить, выбрать, купить, найти конкретный ресурс и т.д. В GEO полезно оптимизировать материал под задачу пользователя, а не под точную формулировку ключевой фразы.
Покрытие промптов (Prompt coverage)
Покрытие промптов (Prompt coverage) — степень, с которой тестовый набор промптов покрывает реальные темы, интенты, сегменты аудитории и этапы выбора. Слишком узкий набор даёт искажённую картину AI visibility.
Семантический поиск (Semantic search)
Семантический поиск (Semantic search) — поиск по смыслу запроса, а не только по совпадению слов. Система пытается учитывать понятия, контекст, сущности и намерение пользователя.
Структурированные данные (Structured data)
Структурированные данные (Structured data) — машиночитаемая разметка, которая описывает типы объектов и их свойства на странице. Она помогает поисковым системам понимать содержимое, но сама по себе не гарантирует попадание в генеративный ответ.
Сущность (Entity)
Сущность (Entity) — сущность, то есть однозначно распознаваемый объект: человек, компания, бренд, продукт, место, технология или понятие. Современные поисковые и генеративные системы связывают факты не только со словами, но и с сущностями.
Тематический авторитет (Topic authority)
Тематический авторитет (Topic authority) — устойчивое восприятие сайта или автора как сильного источника по конкретной теме. Формируется не одной страницей, а совокупностью качественных материалов, авторства, ссылок, упоминаний и фактической экспертизы.
Тональность ИИ (AI sentiment)
Тональность ИИ (AI sentiment) — тональность высказывания ИИ о бренде: положительная, нейтральная или отрицательная. Для анализа важно учитывать не одно слово, а контекст сравнения, рекомендации и ограничения.
Транзакционный интент (Transactional intent)
Транзакционный интент (Transactional intent) — намерение совершить действие: купить, заказать, зарегистрироваться, скачать, записаться или запросить цену. Генеративный поиск может сопровождать такой запрос рекомендациями и сравнением поставщиков.
Упоминаемость (Mention rate)
Упоминаемость (Mention rate) — доля промптов, в ответах на которые бренд был упомянут. В отличие от citation rate эта метрика учитывает и упоминания без ссылок.
Упоминание (Mention)
Упоминание (Mention) — любое текстовое упоминание бренда, компании, продукта, автора или сайта в ИИ-ответе. Упоминание не обязательно сопровождается ссылкой.
Упоминание без ссылки (Unlinked mention)
Упоминание без ссылки (Unlinked mention) — упоминание бренда без кликабельной ссылки на его сайт. Для GEO это полезный сигнал узнаваемости, но он не создаёт прямого перехода.
Упоминание бренда (Brand mention)
Упоминание бренда (Brand mention) — упоминание бренда по имени в генеративном ответе. Может быть положительным, нейтральным или отрицательным и не всегда означает рекомендацию.
Уточняющий запрос (Follow-up query)
Уточняющий запрос (Follow-up query) — уточняющий вопрос, который пользователь задаёт после первого ответа. В генеративном поиске цепочка follow-up запросов может менять набор источников и рекомендации.
Цитирование (Citation)
Цитирование (Citation) — ссылка или иная явная отсылка ИИ-системы к источнику, на основании которого сформирован фрагмент ответа. В GEO цитирование обычно ценнее простого упоминания, потому что пользователь может перейти к первоисточнику.
Цитируемость (Citation rate)
Цитируемость (Citation rate) — доля проверяемых запросов, по которым сайт или бренд получил хотя бы одну цитату. Метрику имеет смысл считать на фиксированном наборе промптов и отдельно по каждой платформе.
AI Search Optimization
AI Search Optimization — оптимизация сайта, контента и внешнего информационного поля для повышения видимости в ИИ-поиске. Термин используют как широкое название работ по присутствию в генеративных ответах, часто как альтернативу GEO.
AI SEO
AI SEO — неформальное название поисковой оптимизации с учётом ИИ-поиска и генеративных ответов. Обычно включает классическое SEO, работу с сущностями, цитируемостью, источниками и измерением AI visibility.
AI slop
AI slop — массовый низкокачественный контент, созданный ИИ без достаточной проверки, редактуры и собственной ценности. Такой контент часто повторяет уже существующую информацию и засоряет поисковую и информационную среду.
AIO (AI Optimization)
AIO — AI Optimization или Artificial Intelligence Optimization, общее название оптимизации присутствия бренда и контента в ИИ-системах. Термин используется неоднозначно и может пересекаться с GEO, AEO и LLMO.
Answer-first content
Answer-first content — контент, в котором прямой и краткий ответ даётся в начале смыслового блока, а затем раскрываются детали и доказательства. Также употребляется сокращённая формулировка Answer-first.
Average Position
Average Position — средняя позиция бренда, источника или упоминания в наборе ИИ-ответов. Метрика используется в системах мониторинга GEO и имеет смысл только при одинаковом способе подсчёта между замерами.
Baseline
Baseline — исходный замер показателей до начала GEO/AEO-работ. С baseline сравнивают последующие изменения видимости, цитируемости, рекомендаций и тональности.
Brand Entity
Brand Entity — бренд, распознаваемый поисковой или ИИ-системой как отдельная сущность со своими атрибутами и связями. Для устойчивой идентификации важны единое название, сайт, профили, авторство и непротиворечивые сведения во внешних источниках.
Canonical Fact
Canonical Fact — эталонная формулировка факта о бренде, продукте или человеке, относительно которой проверяют ответы ИИ. Используется в мониторинге для оценки того, насколько модели воспроизводят ключевые сведения правильно и без искажений.
Domain Citation Rate
Domain Citation Rate — доля проверяемых промптов, в ответах на которые ИИ сослался на конкретный домен. Метрика позволяет отделить цитируемость сайта от простого упоминания бренда.
Entity Linking
Entity Linking — связывание упоминания в тексте с конкретной сущностью в базе знаний или графе знаний. Оно помогает отличать одноимённые компании, людей и продукты и объединять сведения из разных источников.
Entity SEO
Entity SEO — подход к поисковой оптимизации, в котором основное внимание уделяется сущностям, их атрибутам и связям, а не только ключевым словам. Для GEO этот подход важен из-за необходимости однозначно идентифицировать бренд и его факты.
Featured Snippet
Featured Snippet — расширенный блок быстрого ответа в обычной поисковой выдаче, где поисковик показывает фрагмент страницы непосредственно над или среди органических результатов. В AEO рассматривается как один из классических форматов прямого ответа.
First Mention Position
First Mention Position — позиция первого упоминания бренда в сгенерированном ответе. Метрика помогает отличать формальное присутствие в конце длинного списка от заметного появления в начале ответа.
Generative Engine
Generative Engine — система, которая использует генеративную модель для формирования готового ответа, часто с поиском и извлечением внешних источников. От этого термина происходит название Generative Engine Optimization.
Generative Search
Generative Search — генеративный поиск, в котором поисковая система синтезирует ответ с помощью модели, а не ограничивается списком документов. В русскоязычных материалах также встречаются названия «ИИ-поиск», «нейропоиск» и «поиск с ИИ».
GERM (Generative Engine Reputation Management)
GERM — Generative Engine Reputation Management, управление тем, как бренд, компания или человек представлены в ответах генеративных систем. Работа включает мониторинг фактов и тональности, исправление внешних источников и увеличение доли корректных подтверждающих материалов.
GEO ORM
GEO ORM — управление онлайн-репутацией применительно к генеративному поиску. Основная задача — добиваться корректного и желательного представления бренда в ИИ-ответах через работу с источниками, отзывами, упоминаниями и фактами.
GEO-аудит
GEO-аудит — комплексная проверка текущей видимости бренда в генеративных системах. Обычно включает набор промптов, упоминания, цитаты, рекомендации, тональность, источники, техническую доступность сайта и сравнение с конкурентами.
LLM SEO
LLM SEO — неформальное название оптимизации присутствия сайта или бренда в ответах больших языковых моделей. По смыслу термин пересекается с LLMO, GEO и AI SEO.
Model Coverage
Model Coverage — покрытие моделей в системе мониторинга: сколько и какие ИИ-модели включены в измерение. Чем шире набор моделей, тем меньше риск сделать вывод по поведению только одной платформы.
People Also Ask
People Also Ask — блок связанных вопросов в выдаче Google, для которых поисковик показывает раскрывающиеся ответы. Используется в SEO и AEO как источник формулировок реальных вопросов и тем для прямых ответов.
Provider Coverage
Provider Coverage — покрытие ИИ-провайдеров или платформ в мониторинге: например OpenAI, Google, Microsoft, Perplexity, Яндекс и Сбер. Метрика показывает, насколько измерение отражает разные экосистемы, а не один сервис.
Query Coverage
Query Coverage — доля целевого пространства запросов, которая представлена в тестовом наборе. Показатель используют для проверки, не основаны ли выводы о GEO-видимости на слишком узкой выборке вопросов.
Source Attribution
Source Attribution — определение и фиксация источника, на который опирается конкретное утверждение в ИИ-ответе. В аналитике помогает понять, какие домены и страницы формируют представление модели о бренде или теме.
Source Gap
Source Gap — разрыв по источникам между брендом и конкурентами: сайты или типы источников, которые ИИ использует для ответов о конкурентах, но не использует для вашего бренда. Анализ Source Gap помогает находить приоритетные площадки для присутствия и публикаций.
AI-ответ
AI-ответ — ответ, сформированный генеративной системой на запрос пользователя. Может включать текст, ссылки, изображения, рекомендации и другие элементы интерфейса.
AI-выдача
AI-выдача — совокупность результата, который пользователь получает в генеративном поиске: сгенерированный текст, источники, карточки, рекомендации и дополнительные блоки. В разговорной речи термин часто используется как аналог генеративной выдачи или нейровыдачи.
Брендовый запрос
Брендовый запрос — запрос, содержащий название бренда, компании, продукта или человека. В GEO такие запросы используют для проверки корректности фактов, репутации и источников, которые ИИ связывает с брендом.
Встроенная ссылка
Встроенная ссылка — кликабельная ссылка, размещённая непосредственно внутри текста или элемента ИИ-ответа. В отличие от отдельного списка источников такая ссылка привязана к конкретному фрагменту ответа или утверждению.
Источник AI-ответа
Источник AI-ответа — веб-страница, документ или иной материал, который система использовала при формировании или подтверждении ответа. Источник может быть процитирован явно либо использоваться только на этапе retrieval.
Кластер промптов
Кластер промптов — группа близких по смыслу промптов, относящихся к одной теме, задаче пользователя или этапу выбора. Кластеры позволяют анализировать видимость не по отдельным вопросам, а по смысловым сегментам.
Корректность описания
Корректность описания — степень соответствия того, как ИИ описывает бренд, продукт или человека, проверяемым фактам. Может оцениваться по набору заранее заданных утверждений и ключевых атрибутов.
Небрендовый запрос
Небрендовый запрос — запрос без названия конкретного бренда. В GEO он особенно важен для оценки способности ИИ самостоятельно включать компанию в рекомендации и сравнения.
Нейровыдача
Нейровыдача — разговорное название результата поиска или ответа, сформированного нейросетью. Обычно термином обозначают текст и связанные с ним источники, рекомендации и другие элементы генеративного интерфейса.
Нейроответ
Нейроответ — разговорное название ответа нейросети на пользовательский запрос. В маркетинговом контексте анализируют наличие бренда, тональность, цитаты, рекомендации и корректность фактов внутри такого ответа.
Нулевая позиция
Нулевая позиция — неформальное название расширенного ответа в поисковой выдаче, который показывается перед обычными органическими результатами. Чаще всего термин применяют к Featured Snippet.
Персонализация ответа
Персонализация ответа — изменение ИИ-ответа в зависимости от пользователя, истории диалога, местоположения, языка, настроек или других контекстных факторов. Из-за персонализации одинаковый промпт может давать разные результаты у разных пользователей.
Повторяемость
Повторяемость — степень, с которой один и тот же промпт при повторных запусках приводит к одинаковому или близкому результату. Для GEO-мониторинга низкая повторяемость означает, что одиночного замера недостаточно.
Режим веб-поиска
Режим веб-поиска — режим работы ИИ, при котором модель получает актуальные данные из интернета и может использовать найденные страницы как источники. Для GEO результаты такого режима обычно важнее ответов, сформированных только из параметрических знаний модели.
Рекомендация бренда
Рекомендация бренда — ситуация, когда ИИ предлагает бренд как подходящий вариант решения задачи пользователя, а не просто упоминает его. Рекомендации анализируют отдельно от упоминаемости и цитирования.
Репутация в нейросетях
Репутация в нейросетях — совокупное представление бренда в ответах ИИ: факты, оценки, преимущества, недостатки, тональность и контекст рекомендаций. Формируется на основе доступных модели знаний и внешних источников.
Стабильность сигнала
Стабильность сигнала — устойчивость измеряемой GEO-метрики между повторными замерами. Показатель помогает отличить системное изменение видимости от случайной вариативности генеративных ответов.
Управление репутацией в нейросетях
Управление репутацией в нейросетях — работа с источниками и цифровым следом бренда для повышения доли корректных и желательных описаний в ИИ-ответах. Также употребляются формулировки «управление репутацией в генеративных ответах» и GEO ORM.
Цифровой след бренда
Цифровой след бренда — совокупность доступных в интернете страниц, профилей, публикаций, отзывов, упоминаний, данных и связей, описывающих бренд. Именно из этого информационного поля поисковые и генеративные системы получают значительную часть внешнего контекста.
