AI SEO в 2026: почему 70% советов в интернете — мусор, и что реально работает

Почему классическое SEO всё ещё забирает больше половины веса

Вот неудобная правда, которую почему-то стесняются говорить вслух: ChatGPT Search, Google AI Overviews, Google AI Mode — все они тянут данные из топа Google. У них нет собственного краулера, сопоставимого с Googlebot по охвату. Поэтому если сайта нет в топе органики — его нет и в AI-ответах. Всё.

AEO без SEO — это замок на песке. Все красивые разговоры про «оптимизацию под ИИ» разбиваются об один простой факт: ИИ смотрит туда, куда смотрит Google.

При этом паразитные схемы тоже работают — и это показательно. Механика такая: одни генерируют AI-слоп рейтинги, другие их цитируют у себя в блогах, нейросети потом берут ответы из этих вторичных источников. Один такой рейтинг на VC однажды назначил меня «победителем кейс-чемпионата» и «экспертом в техническом SEO» — я лично никуда не подавался и ни о каком чемпионате не знал. 😄

Система работает. И это показывает, насколько ИИ доверяет тому, что видит на трастовых площадках.

30%, которые большинство игнорирует: брендовые сигналы

Здесь самое интересное, и здесь данные реально переворачивают стандартные представления.

Ahrefs в 2025 году проанализировали 75 000 брендов и сравнили корреляцию разных факторов с видимостью в ChatGPT, Google AI Mode и AI Overviews. Вот что получилось:

ФакторКорреляция с AI-видимостьюУпоминания бренда на YouTube~0.74Упоминания бренда в вебе0.66—0.71Брендовые анкоры~0.55Брендовый поисковый спрос~0.52Domain Rating~0.21Объём контента / число страниц~0.14

Классические SEO-метрики — DR, количество ссылок, объём контента — почти не коррелируют с AI-видимостью. Зато YouTube — лидер с огромным отрывом.

Отдельный вывод: AI Mode сильнее вознаграждает устоявшиеся брендовые сигналы. И все AI-ассистенты упоминают примерно одни и те же бренды — overlap между ChatGPT, Gemini и Perplexity высокий. Попасть в «пул цитируемых» сложно, но если попал — тебя тянут все системы сразу.

Где светить брендом прямо сейчас в России

В бурже активно используют Reddit, Quora и Facebook-группы для накрутки цитируемости в ИИ. В рунете картина другая. Я рекомендую смотреть в сторону двух площадок, которые большинство недооценивает:

1. Ответы Mail.ru — видимость выросла с 6 до 11 миллионов запросов в топ-10 Google. Это серьёзный рост для UGC-площадки, и там уже есть попадания по коммерческим запросам. Площадка живая, Google её любит.
2. VK — рост с 17 до 30 миллионов запросов в топ-10. Часть роста объясняется ВК Видео, но факт остаётся фактом: Google активно индексирует VK-контент.

YouTube при этом стоит отдельно. Корреляция 0.74 — это не «полезно иметь канал для охвата». Это сигнал, что видеоконтент с упоминанием бренда работает как один из главных факторов AI-видимости. Это та точка, где большинство SEO-специалистов пока не работает — и это ваше окно возможностей.

15%, которые решают на уровне деталей: доступность контента

Важно сразу разграничить: этот блок не про Schema-разметку. Он про то, что AI-бот физически получает с ваших страниц.

Расскажу живой пример из практики. Клиент хотел попасть в AEO по запросам на оптовые цены — условно «лучшая цена на [товар X] за тонну». Смотрим, что AI извлекает со страниц. Оказывается, бот получает цены без скидки — вдвое выше рыночных, потому что актуальные цены подгружались через JS-плагин, который бот не рендерит. AI честно «видит» эти цены и делает вывод: тут дорого, цитировать не буду. Конкуренты с чистым HTML получали цитирование, клиент — нет. Решение заняло несколько часов, результат ощутимый.

Первый вопрос, который нужно задать себе прямо сейчас: AI-бот получает ваш контент в читаемом виде или упирается в JavaScript? Если таблицы, цены, сравнения выводятся через JS-плагины — есть большой шанс, что бот видит пустую страницу там, где должны быть данные.

Второй вопрос: что именно AI цитирует в вашей нише? Нужно анализировать AI-выдачу по целевым запросам. Если у конкурентов цитируются таблицы — нужны таблицы в чистом HTML. Если цитируются определения — нужна структура «перевёрнутой пирамиды» с прямым ответом в первом предложении.

Коротко про Schema и E-E-A-T

Semrush в исследовании «How Do Technical SEO Factors Impact AI Search?» проанализировали 5 миллионов страниц, которые уже цитируются в AI-системах. Schema.org в формате JSON-LD нашли у 40% страниц в Google AI Mode и у 30% страниц в ChatGPT.

Корреляция есть. Но факт в том, что у 60–70% уже цитируемых URL разметки нет вообще.

Мой вывод прагматичный: делайте то, что работает у вас в Google. Schema, E-E-A-T, сущности — всё это влияет на ранжирование в Google, а Google влияет на AI-видимость. Не нужно выстраивать отдельную стратегию «под ИИ» — оптимизируйте под Google, AI-видимость придёт как следствие.

Итоговая карта: три вещи, которые стоит проверить сегодня

Первое. AI-бот получает ваш контент в читаемом виде? Возьмите ключевые страницы, посмотрите, что отдаёт сервер без рендеринга JS. Цены, таблицы, сравнения — всё это должно быть доступно в HTML.

Второе. Какие данные AI извлекает с ваших страниц — они конкурентоспособны? Введите целевой запрос в ChatGPT или Perplexity и посмотрите, что цитируется. Если вас там нет — выясните, почему.

Третье. Есть ли у бренда присутствие на YouTube и UGC-площадках, которые Google индексирует? Если нет — это самое недооценённое окно возможностей прямо сейчас.

AI SEO — это не отдельная дисциплина с новыми правилами. Это классическое SEO плюс брендовая дистрибуция плюс техническая доступность контента. Кто выстроит эту трёхчастную систему раньше других — тот и получит цитирование, пока конкуренты продолжают спорить, нужна ли Schema-разметка.

Я веду дневник тестов и разборов AI-поиска в канале — залетайте в @seokotenkov, там без воды, только то, что проверяю на живых проектах.