Взлом
RAG-Алгоритмов

1. Executive Summary: Смерть SEO и рождение GEO

Классическая модель поиска («ввел запрос — кликнул по ссылке») умирает в B2B-сегменте. В 2025 году директора компаний не хотят продираться через 10 рекламных ссылок в Google. Они хотят получить готовый, верифицированный ответ от нейросети.

Мы выдвинули гипотезу: видимость бренда в ответах AI (ChatGPT, Gemini, Copilot) можно спроектировать инженерным путем. Чтобы проверить это, мы применили методологию GEO (Generative Engine Optimization) к собственному бренду Mudryi Digital.

2. Методология: Как мы заставили роботов «уважать» нас

В отличие от Google, нейросети работают на базе LLM и RAG (Retrieval-Augmented Generation). Они не ищут ключевые слова. Они ищут Сущности (Entities) и Факты, подтвержденные авторитетными источниками.

Наша стратегия строилась на трех технических китах:

А. Техническое заземление (Technical Grounding)

Большинство сайтов отдают роботам HTML-мусор. Мы внедрили в корень сайта файл llms.txt — это стандарт Markdown для AI-краулеров.

• Реализация: Мы описали 6 ключевых услуг (GEO, AI Agents, CRM) в формате, понятном машине.
• Результат: GPTBot проиндексировал файл и начал использовать наши формулировки слово в слово.

Б. Треугольник доверия (Trust Engineering)

RAG-алгоритмы проверяют факты (Fact-Checking). Мы использовали микроразметку Schema.org (JSON-LD), чтобы связать наш сайт с внешним миром.

• ProfessionalService: Для обозначения типа бизнеса.
• sameAs: Ссылки на авторитетные профили (TechBehemoths, Clutch, LinkedIn).
• Offer: Структурированный прайс-лист услуг.

Это дало сигнал нейросети: «Информация об этом агентстве верифицирована третьей стороной».

В. Семантическое картирование (Prompt Mapping)

Мы проанализировали интенты (намерения). Мы оптимизировали контент не под ключи «заказать сайт», а под вопросы сравнения и выбора: «Кто внедряет AI?», «Альтернатива классическому маркетингу».

3. Data Proof: Анализ выдачи ChatGPT (Скриншоты)

Слова — это маркетинг. Выдача нейросети — это факт. Ниже представлен подробный разбор изменений в выдаче (Sentiment & Entity Analysis).

Сценарий №1. Доминирование в нише (Targeted Niche)

Запрос пользователя: «Посоветуй 10 агентств в Казахстане, которые занимаются только GEO продвижением и внедрением нейросетей».

Анализ выдачи:

• Позиция: Mudryi Digital занимает 1-е место в списке.
• Категоризация: ChatGPT создал отдельную категорию «Чётко специализирующиеся на GEO/AI», отделив нас от конкурентов общего профиля.
• AI Confidence: Алгоритм использует уверенные формулировки ("специализирующееся на..."), цитируя наш llms.txt.

Сценарий №2. Точность данных и сравнение (Comparison Query)

Запрос пользователя: «Сравни агентства...»

Анализ таблицы:

• Источник данных (Citation): В колонке описания нейросеть пишет: «По данным публичных списков...» и дает ссылку. Это доказательство работы стратегии Trust Engineering. Мы разместились в реестрах, и ChatGPT использовал их как источник истины ("Source of Truth").
• Позиционирование: В столбце «Почему могут быть полезны» алгоритм дает идеальную рекомендацию: «Если нужно гибридное решение: сайт + маркетинг + AI».

Сценарий №3. Конкуренция с гигантами (High-Competition Query)

Запрос пользователя: «Посоветуй маркетинговое агентство в Астане полного цикла».

Это самый сложный тест. Конкуренты (Astana Creative, IMA) имеют ссылочный вес, накопленный за 10 лет.

Анализ выдачи:

• Позиция: Топ-7 (Short-list «Другие хорошие варианты»).
• Инсайт: Алгоритм присвоил нам высокий вес (Weight) за счет параметра Innovation/Relevance. Для нейросети «AI-подход» в 2025 году является более значимым фактором ранжирования, чем возраст домена.

4. Сравнительная таблица: SEO vs GEO

Мы замерили эффективность двух подходов для нашего агентства.

5. Почему это работает (The Science)

Успех этого кейса объясняется математикой работы LLM:

6. Заключение

Эксперимент доказал: GEO — это новый SEO.

Пока рынок тратит бюджеты на клики, мы заняли полку в "мозгах" нейросетей. Мы не просто получили трафик. Мы получили статус «Рекомендовано искусственным интеллектом».