Что такое LLMO? Оптимизация контента для ИИ и больших языковых моделей

Скорее всего, ты заметил, что с мая 2024 года количество переходов на сайт из органической выдачи Google стало снижаться. Это произошло после запуска AI Overviews – обзоров с искусственным интеллектом, которые показывают ответы прямо в результатах поиска.

Так вот, оптимизация для больших языковых моделей (или LLMO – Large Language Model Optimization) – это набор приёмов, которые помогают чаще упоминать твой бизнес в ответах, создаваемых ИИ. И по сути, это новый способ компенсировать падение органического трафика.

Почему это важно? Потому что использование ИИ-поиска стремительно растёт – а вместе с ним увеличивается и трафик, который идёт с больших языковых моделей. Более того, по данным Semrush, посетители, пришедшие из ИИ-поиска, конвертируются в 4,4 раза лучше, чем обычные пользователи из органики. К 2027 году каналы трафика от LLM-платформ будут приносить столько же бизнес-ценности, сколько традиционный поиск.

Другими словами, если хочешь, чтобы твой бизнес оставался видимым в эпоху ИИ, – пора действовать уже сейчас.

В этой статье я расскажу, как это сделать. Мы подробно разберём пять ключевых столпов LLMO и рассмотрим конкретные шаги, которые помогут увеличить количество упоминаний твоего бренда в ответах ChatGPT, Gemini и других ИИ.

Что такое оптимизация для больших языковых моделей (LLMO)?

LLMO – это процесс оптимизации контента, сайта и присутствия бренда, направленный на то, чтобы твоя компания упоминалась и цитировалась в ответах искусственного интеллекта – таких как ChatGPT Search, Google AI Overviews, Perplexity и другие.

Если традиционная SEO ориентируется на повышение позиций в поисковой выдаче, то цель LLMO – добиться, чтобы бренд упоминался, цитировался и рекомендовалcя в диалоговых ответах ИИ. Здесь ключевой акцент делается не столько на кликах, сколько на узнаваемости, доверии и авторитете бренда на протяжении всего пути пользователя.

LLMO отражает глобальный сдвиг в сфере SEO – переход от борьбы за клики к борьбе за видимость.

SEO vs. AEO vs. GEO vs. LLMO: в чём разница?

Если ты уже знаком с поисковой оптимизацией (SEO) или оптимизацией под ответы (AEO), то, возможно, термин LLMO звучит как очередная модная аббревиатура. Но это не просто маркетинговый шум – это логичное продолжение развития цифровой оптимизации.

Давай разберёмся, чем отличаются все эти подходы:

Ключевые отличия LLMO

Главное различие между SEO и LLMO заключается в механизме взаимодействия. Поисковая система ищет релевантные страницы и ранжирует их по алгоритму. LLM (например, ChatGPT или Gemini) – не просто ранжирует страницы, а генерирует ответы на основе миллионов текстов, синтезируя информацию, а не отображая результаты.

Поэтому, если твой сайт не структурирован так, чтобы ИИ мог легко «понять» и процитировать его, шансы попасть в ответ будут минимальными. Даже если у тебя отличный SEO-рейтинг – это больше не гарантирует видимости в ответах ИИ.

LLMO – это не замена SEO, а его логическое развитие. Оно объединяет лучшие практики SEO, PR и контент-маркетинга, чтобы увеличить присутствие бренда в новой экосистеме ИИ-поиска.

Пять столпов LLMO: стратегия для успеха

Как и в традиционной SEO, у оптимизации под большие языковые модели есть свои основные принципы. Эти принципы можно разделить на пять взаимосвязанных направлений, или «столпов». Вместе они создают стратегию, которая помогает твоему бренду чаще появляться в ответах ИИ и укреплять доверие аудитории.

1. Контент, понятный ИИ (AI-Readable Content)

Первый шаг – сделать контент легко интерпретируемым для больших языковых моделей. В отличие от поисковых алгоритмов, LLM не анализирует метатеги или структуру ссылок – они «понимают» смысл текста. Поэтому здесь важно:

• Писать естественно – без искусственных повторений ключевых слов. LLM анализирует семантику, а не частотность.
• Использовать структурированные ответы – подзаголовки, списки, FAQ. Это помогает моделям извлекать готовые фрагменты знаний.
• Добавлять факты и источники – указывать даты, статистику, авторов. Это повышает вероятность цитирования.
• Обновлять контент – LLM учитывают свежесть данных. Регулярное обновление улучшает шансы на включение в ответы.

Цель этого этапа – чтобы твой контент стал не просто “читабельным” для людей, а ещё и “понятным” для машин.

2. Техническая оптимизация для LLM (AI Discoverability)

Чтобы LLM могла использовать твой сайт как источник, ей нужно иметь к нему доступ и “понимать” его структуру. Поэтому технический аспект играет ключевую роль.

• Используй открытые данные – например, Schema.org, JSON-LD и структурированные метаданные.
• Не блокируй ИИ-ботов в robots.txt (например, ChatGPT или AnthropicBot).
• Создавай machine-readable API или JSON-файлы, где ИИ может получить достоверные данные (контакты, товары, цены, локации).
• Упрощай HTML-структуру – избегай чрезмерной вложенности и скрытого текста.

Техническая открытость = возможность для моделей обучаться на твоём контенте и ссылаться на него в ответах.

3. Достоверность и авторитет (Trust & Authority)

ИИ выбирает источники, которым можно доверять. Поэтому важно продемонстрировать авторитет бренда:

• Публикуй экспертный контент с указанием авторов и их компетенций.
• Получай внешние упоминания – в СМИ, на отраслевых сайтах, в Википедии.
• Используй схему Author и Organization для подтверждения авторства.
• Упоминай себя в достоверных каталогах – Crunchbase, LinkedIn, Google Business Profile и т.д.

LLM фактически «оценивает» репутацию бренда, собирая сигналы из открытых источников. Чем больше таких сигналов – тем выше шанс, что твой сайт станет цитируемым.

4. Данные и структурированные связи (Data Connectivity)

LLMO строится не только на тексте, но и на данных. LLM любят, когда информация хорошо структурирована и взаимосвязана – это делает её «обучаемой».

• Добавляй внутренние связи между статьями и сущностями (люди, бренды, продукты).
• Используй semantic markup – например, WebPage, Article, Product.
• Публикуй открытые данные (Open Data, CSV, JSON, RDF), если это возможно.
• Обновляй sitemap и JSON-LD при каждом изменении контента.

В идеале сайт должен напоминать «знаниевую карту» – где всё связано с контекстом, а не просто набор отдельных страниц.

5. Узнаваемость и брендинг (Brand Prominence)

Чем чаще твой бренд упоминается в Интернете – тем выше вероятность, что LLM включит его в ответ. Алгоритмы отслеживают частоту, контекст и “тональность” упоминаний.

• Упоминай бренд во внешних публикациях, подкастах, форумах и соцсетях.
• Создавай консистентный цифровой след – одинаковые логотип, описание, название на всех платформах.
• Используй PR и гостевые статьи – это напрямую влияет на LLM-видимость.
• Отслеживай упоминания через инструменты вроде Brand24 или Google Alerts.

LLMO – это, по сути, слияние SEO, PR и аналитики. Бренды, которые раньше начали строить узнаваемость, уже получают от этого выгоду в ИИ-поиске.

Как измерить успех LLMO?

В отличие от традиционного SEO, где можно просто измерить позиции и количество кликов, эффективность LLMO сложнее отследить. Однако есть несколько метрик и инструментов, которые позволяют понять, насколько твой бренд виден и “понятен” большим языковым моделям.

1. Упоминания бренда в ответах ИИ

Самый очевидный способ – проверить, насколько часто твой бренд появляется в ответах ChatGPT, Perplexity, Gemini и других ИИ.

• Задавай типовые запросы вроде: «лучшие агентства по SEO в Москве», «топ брендов в сфере логистики», «какая компания делает сайты для b2b» – и смотри, упоминается ли твой бренд.
• Проверяй ответы в разных платформах (ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini). Упоминание хотя бы в одной из них – уже успех.
• Фиксируй частоту упоминаний и контекст (положительный, нейтральный, негативный).

В будущем, по мере развития инструментов LLM-аналитики, появятся сервисы, которые смогут отслеживать упоминания бренда внутри ИИ-ответов автоматически. Пока же это можно делать вручную, как раньше делали SEO-аудит.

2. Рост небрендового трафика из ИИ-поисковиков

Некоторые генеративные поисковики, например Perplexity и Bing Copilot, уже предоставляют переходы на сайты-источники. Можно анализировать их через referrer в аналитике или через отчёты GA4 и Matomo.

• Следи за источниками трафика, в которых упоминаются домены ИИ-платформ.
• Отслеживай не только клики, но и показатель вовлечённости – такие пользователи часто проводят на сайте больше времени.

Даже небольшие переходы из ChatGPT или Perplexity – это уже сигнал, что твой контент используется моделью как источник данных.

3. Индекс авторитета бренда (Brand Authority)

Для LLM крайне важно, насколько твоему бренду можно доверять. Поэтому один из главных KPI – это рост репутационных и ссылочных сигналов.

• Отслеживай упоминания бренда через Google Alerts, Brand24, Mention.
• Проверяй Domain Rating и Trust Flow через Ahrefs, Majestic или Moz.
• Анализируй тематические цитирования – LLM учитывают их даже без прямых ссылок.

Если твой контент начали цитировать в статьях, Reddit-дискуссиях или отраслевых обзорах – это прямое подтверждение эффективности LLMO.

4. Видимость в генеративных результатах Google (AI Overviews)

Google активно интегрирует AI Overviews – разделы, где ИИ кратко отвечает на запрос, а ниже приводит источники. Если твой сайт отображается среди этих ссылок – это сильный сигнал, что LLM использует твой контент для формирования ответа.

• Проверяй ключевые запросы в Google (через VPN, если функция недоступна в твоём регионе).
• Сравнивай страницы, попавшие в AI Overviews, с обычной органической выдачей – это покажет, какие форматы лучше воспринимает ИИ.

Отслеживание позиций в AI Overviews скоро станет таким же стандартом, как и мониторинг позиций в SEO сегодня.

5. Изменения в восприятии бренда (Brand Perception)

Ещё один косвенный показатель успеха – то, как пользователи описывают и оценивают твой бренд после взаимодействия с ИИ.

• Собирай обратную связь от клиентов – особенно тех, кто нашёл тебя “через ChatGPT” или “через ИИ”.
• Следи за отзывами и упоминаниями в соцсетях – модели часто формируют восприятие бренда именно из них.
• Проверяй, как ИИ описывает твой бизнес по запросам вроде: «Кто такие [название компании]?», «Чем занимается [бренд]?», «Отзывы о [бренде]».

Если ответы ИИ стали точнее и позитивнее – значит, ты двигаешься в правильном направлении.

Заключение: LLMO – новая эра SEO

Мир поисковой оптимизации стремительно меняется. С появлением ChatGPT, Google Gemini, Claude и других генеративных платформ, привычная борьба за позиции в выдаче уступает место новому типу конкуренции – за упоминания и доверие в ответах ИИ.

LLMO – это не замена SEO, а её эволюция. Это стратегия, которая помогает брендам оставаться видимыми в новой реальности, где пользователь получает ответы не с сайта, а напрямую из искусственного интеллекта.

Главные выводы:

• SEO остаётся фундаментом – без него невозможно построить успешную LLMO-стратегию.
• Контент должен быть “понятным” для ИИ – структурированным, достоверным и легко цитируемым.
• Техническая открытость (отсутствие блокировок ботов, наличие JSON-LD и API) – обязательное условие.
• Доверие и узнаваемость бренда становятся главными факторами видимости в ИИ-поиске.
• Мониторинг упоминаний в LLM – новая метрика успеха, которая вскоре станет стандартом.

Компании, которые начнут внедрять LLMO уже сейчас, получат серьёзное конкурентное преимущество. Пока большинство маркетологов только адаптируются к AI Overviews, у тебя есть возможность стать одним из тех, чьи сайты большие языковые модели будут цитировать, рекомендовать и упоминать.

В эпоху искусственного интеллекта выигрывают не те, кто громче всех, а те, кого ИИ считает достойным упоминания.

LLMO – это будущее SEO. И это будущее уже наступило.