ИИ цитирует конкурентов? Есть то, что сохраняет видимость бренда в AI-поиске – QA-тестирование контента 

AIO и GEO – новая площадка для QA и контроля маркетинговых данных

Еще пару лет назад все было просто. Ну, или намного проще. Был сайт, поисковая выдача, трафик. Мы боролись за позиции, улучшали CTR, оптимизировали страницы – и колесо маркетинга крутилось в нужном направлении. Сейчас мы отвыкаем от слова “гуглить” и все чаще используем “спроси ИИ-шку”. Поиск в сети все чаще заканчивается не списком выдачи, в котором надо еще самому покопаться, а ответом AI. Google AI Overviews, Perplexity, Bing Copilot, ChatGPT – пользователь получает готовую выжимку и уходит. Без клика на адреса сайтов. Иногда даже без понимания, откуда вообще взялась информация.

Это и есть Zero-Click¹ эпоха.
И для маркетинга она ощущается как непримечательный, но очень дорогой налог: контент вы сделали, экспертизу вложили, а внимание пользователя осталось внутри ИИ. Если вы не уверены, как ИИ сейчас интерпретирует ваш бренд и оффер, это нормально. Большинство компаний этого не контролируют.

Когда бренд есть, а ИИ его не видит

Самая болезненная часть этой самой новой реальности не в падении трафика как такового, а в том, что бренд может быть сильным, известным, с хорошей долей рынка, но при этом отсутствовать в генеративных ответах.

Почему так происходит? Очевидно, потому что LLM плевать на логотип и репутацию бренда. Ей важны данные. И если они противоречивы, плохо структурированы или разрознены по сайту, ИИ либо игнорирует источник, либо начинает «додумывать». А галлюцинации про ваш продукт, цены или возможности – это уже не просто маркетинговая проблема, а прямой риск для деловой репутации и конверсии.

Отсюда главный сдвиг: видимость в ИИ – вопрос качества данных и контента, а не удачи или алгоритмической магии.

И именно здесь неожиданно появляется наша новая роль – роль  QA.

AIO и GEO: коротко и по делу

Чтобы мы говорили на одном языке, давайте быстро определимся с терминами.

Generative Engine Optimization² – оптимизация контента под генеративные движки. Не под классический поиск со ссылками, а под модели, которые извлекают смысл, агрегируют факты и решают, кого цитировать.

AI Optimization³ – более широкий уровень. Это проверка того, насколько корректно ИИ вообще понимает ваш бизнес, продукт и позиционирование.

Разница с SEO принципиальная: SEO борется за ключи, ссылки и позиции, а AIO и GEO воюет за структуру, непротиворечивость, экспертность и ясность смыслов в глазах модели.

Проще говоря, раньше было важно, чтобы вас нашли. Дальше уже юзер шел на сайт и задачей было удержать его внимание, заставить возвращаться его снова и снова. Теперь важно, чтобы вас правильно интерпретировали и выбрали как источник.

Почему методология QA идеально ложится в задачи AIO

На первый взгляд может показаться, что AI Optimization на 100% является зоной SEO или контент-маркетинга. Частично с этим можно согласиться. Но есть нюанс.

Традиционно SEO-специалисты сфокусированы на внешней среде. Они работают с алгоритмами ранжирования, весом ссылок и плотностью ключевых слов, чтобы «затащить» алгоритм на сайт. Их задача как раз-таки сделать так, чтобы вас нашли.

У нас (специалистов по тестированию) принципиально иной фокус. Мы работаем с внутренней логикой продукта – тестируем пользовательские сценарии, ищем противоречия в данных и проверяем систему на отказоустойчивость. В контексте ИИ-поиска контент и есть продукт.

QA проверяет не то, как высоко вы стоите в выдаче, а то, насколько корректно ИИ «переварил» информацию о вас. Там, где SEO видит текст для робота, мы, тестировщики, видим массив данных, который должен быть логичным, точным и непротиворечивым в любом сценарии запроса. Для ИИ это критично.

По сути, QA в наше время начинает делать то, что всегда и делали, просто объект тестирования меняется. Теперь это не интерфейс или API, а машинное понимание вашего бренда.

Как выглядит тестирование контента для ИИ на практике

Здесь нет магии (к сожалению) и «секретных алгоритмов» (к счастью). Есть методичная работа.

Во-первых, проверяем на цитируемость. Смотрим, появляется ли бренд в AI Overviews, в ответах Perplexity, в генеративных обзорах. И не просто факт появления, а контекст (рекомендательный или проходной).

Во-вторых, смотрим на фактологическую точность. ИИ очень уверенно ошибается. QA-аудит позволяет выявить, где модель путает характеристики, условия или терминологию и почему.

В-третьих, проводим техническое GEO (разметка Schema.org, JSON-LD и др.⁴). Все то, что раньше казалось «гигиеной», теперь помогает ИИ-ботам считывать ваши смыслы без ошибок. Представьте, что вы даете поисковому роботу не просто текст, а заполненную анкету, где четко прописано: это «цена», это «адрес», а это «отзыв клиента». ИИ обожает такую структуру.

И наконец, prompt-тестирование.
Мы проверяем, как ИИ отвечает на запросы конкурентов. Упоминает ли вас? Сравнивает ли? Предлагает ли как альтернативу?

Для маркетинга это один из самых ценных инсайтов, который раньше просто негде было взять. Для проекта – готовый бэклог задач по исправлению контента, но главное:

для бизнеса это крутой инструмент прямого влияния на продажи (если ИИ в сравнительном обзоре рекомендует конкурента только из-за ошибки в данных, то вы теряете клиента еще до того, как он зашел на сайт) и долгожданный способ оцифровать "сарафанное радио" нейросетей + взять под контроль то, как ИИ презентует ваш продукт миллионам пользователей.

Как CMO измерять результат, а не верить на слово

Без метрик AIO превращается в красивую теорию, поэтому здесь важно говорить на языке цифр, сохраняя при этом необходимость классических показателей маркетинга. Обычно мы смотрим на AI Share of Voice – это ваша фактическая доля рынка в ответах ИИ. Добавляем Sentiment Score⁵, чтобы понять, рекомендует ли модель бренд или просто упоминает его. И фиксируем Citation Rate, процент случаев, когда ИИ признает ваш сайт авторитетным источником и дает на него прямую ссылку. Это тот самый «новый трафик», за который мы боремся.

Что это дает бизнесу на практике

Типовой сценарий, который сейчас повторяется все чаще – после запуска SGE (генеративный поисковый опыт) или AI Overviews трафик по ключевым продуктам падает. Контент есть, экспертиза есть, бренд узнаваемый, но в ответах ИИ он либо не фигурирует, либо упоминается вскользь.

QA-аудит выявляет конфликты в данных, разную интерпретацию одного и того же факта на разных страницах, слабую структуру. После исправлений и приведения контента к GEO-логике бренд направляется в топ генеративных ответов без увеличения контент-бюджета.

Фактически бизнес перестает быть фоном для ИИ и становится источником.

Вот как это выглядело на реальном финтех-проекте где инструменты QA решили бизнес-задачу в контексте AI-поиска. 

Кейс-пример

Локализация ошибки в данных для крупного Fintech-бренда. После обновления продуктовой линейки клиент заметил, что Perplexity и Google AI Overviews при сравнении дебетовых карт продолжают приписывать их флагманскому продукту условия старой версии (платное обслуживание и лимиты 2023 года). Традиционные SEO-методы не помогали, ведь на всех основных страницах информация была актуальной.

QA-аудит выявил конфликт источников. ИИ подтягивал данные из PDF-файла с тарифами, который лежал в корневом каталоге сайта и имел более высокую «плотность фактов» для модели, чем маркетинговый лендинг. AI отдает приоритет документам с высокой концентрацией данных. Забытый в корне сайта PDF для него выглядит более «достоверным» источником, чем красочный лендинг с рекламными заголовками.

Проблема интерпретации заключалась в том, что в разделе FAQ была найдена формулировка с двойным смыслом, которую LLM считывала как «услуга платная при определенных условиях», хотя это касалось только нерезидентов. По итогам проверок QA-инженер составил «карту противоречий». После удаления устаревшего PDF и рефакторинга текста FAQ (приведения его к структуре, понятной для краулеров GPTBot), частота цитирования актуальных условий выросла на 40% за две недели. Таким образом, бизнес не тратил деньги на закупку ссылок или новый контент, а просто просто исправил баги, которые сбивали ИИ с толку.

Новая роль аутсорс-тестирования

Рынок обеспечения качества давно вышел за рамки поиска багов перед релизом.
Сегодня тестируется присутствие бренда в цифровой экосистеме, где решения принимает не человек, а модель. Контент и данные становятся продуктом.
А продукт без тестирования в прод не выпускают – базовое правило IT, которое неожиданно стало актуальным и для маркетинга.

AI-поиск меняет саму логику присутствия бренда в цифровой среде. Теперь важно не только, что вы говорите рынку, но и как именно это считывают и пересобирают языковые модели. Ваш бренд для ИИ-шки – совокупность данных, формулировок, структур и источников. Если в этой системе есть противоречия, двусмысленности или устаревшие факты, LLM заполнит пробелы сама. И не всегда в вашу пользу. Поэтому работа с AI-видимостью все меньше похожа на продвижение и все больше на контроль качества. Контент, базы знаний, API, справочные материалы стали частями одного информационного продукта, который либо корректно интерпретируется машиной, либо теряется на фоне конкурентов.

Выигрывают не самые громкие бренды, а самые понятные для машин. Инвестиции в AIO и GEO-тестирование в 2026 году нельзя назвать экспериментом. Это фактически гарантия того, что искусственный интеллект заметит вас и будет использовать (в хорошем смысле).

1.  Zero-Click (нулевой клик) – сценарий поведения пользователя, при котором он получает исчерпывающий ответ прямо на странице поисковика (через выдачу ИИ или быстрые ответы) и не переходит на сайт-источник, что делает традиционные методы лидогенерации через клики менее эффективными и требует новых метрик видимости. Для бренда это означает рост осведомленности при резком падении входящего трафика. ↩︎
2. GEO (Generative Engine Optimization) – «SEO нового поколения». Комплекс мер по оптимизации контента, чтобы алгоритмы ИИ (такие как в Perplexity или Google AI Overviews) не просто видели ваш сайт, но и выбирали его как основной источник для синтеза ответа, повышая цитируемость бренда.GEO отвечает за «видимость», а AIO – за «правильность» и отсутствие галлюцинаций ИИ о ваших продуктах. ↩︎
3. AIO (AI Optimization) – аудит того, насколько адекватно и непротиворечиво нейросети в целом интерпретируют ваш бизнес. ↩︎
4. Schema.org и JSON-LD – специальные способы разметки данных на сайте. 
   Микроразметка – «подсказки» в коде сайта, которые помогают поисковикам и ИИ-ботам быстрее вычленять главное и красиво оформлять ваш бренд в ответах.
   Чистота HTML – отсутствие программного «мусора» в коде. Чем чище код, тем проще ботам вроде GPTBot «прочитать» ваш сайт, не спотыкаясь об ошибки верстки. ↩︎
5. Sentiment Score – «индекс симпатии» ИИ. Нейросети могут упоминать вас часто, но в нейтральном или скептическом ключе. Метрика показывает, рекомендует ли вас ИИ или просто констатирует факт вашего существования. ↩︎