GEO-аудит сайта: что в него входит, как провести самому и от чего зависит цена

Классический SEO-аудит отвечает на вопрос, почему страница занимает то место, которое занимает, в списке из десяти синих ссылок. Объект проверки: индексация, скорость, структура, ссылочный профиль, соответствие страницы запросу. Результат измеряется позицией и трафиком.

GEO-аудит отвечает на другой вопрос: попадает ли бренд в сгенерированный ответ, когда пользователь спрашивает ассистента о вашей категории. Здесь нет списка позиций. Есть один связный текст, в котором ваш бренд либо назван, либо нет, а рядом с ним могут стоять ссылки на источники, из которых этот текст собран. Отсюда три практических отличия.

Метрика другая. Основная величина в GEO это доля ответов с упоминанием бренда по фиксированному набору вопросов. Она измеряется в процентах от числа проверок, а не в местах в топе.

Ответ нестабилен. Один и тот же вопрос, заданный трижды, даёт три разных текста. Поэтому единичная проверка ничего не доказывает, и любая методика обязана включать повторы.

Источник и упоминание это разные вещи. Ассистент может назвать бренд, не сославшись на его сайт, и может сослаться на сайт, не назвав бренд в тексте. По нашим данным за 30 дней связь между ними сильная, но не жёсткая: в ответах, где процитирован наш материал, бренд назван в 75 до 100% случаев, а в ответах без цитаты в 5 до 35%. То есть цитата поднимает вероятность упоминания в несколько раз, но не гарантирует его.

Дальше разберём аудит по блокам. Все числа ниже, если не оговорено иное, это наши первичные данные Visiobrand за 30 дней: 150 отслеживаемых вопросов, 9 платформ, 37 406 проверок.

Что проверяется. Доля ответов, в которых бренд назван в тексте, отдельно по каждой платформе и отдельно по типам вопросов. Брендовые вопросы («что такое бренд X») считаются отдельно и никогда не смешиваются с категорийными, иначе итоговая цифра завышается.

Чем проверяется. Фиксированный список вопросов прогоняется по всем платформам с повторами, каждый ответ сохраняется целиком, факт упоминания размечается по тексту ответа. Без сохранённых ответов проверить разметку потом невозможно.

Что считается нормой. Нормы в абсолютных числах не существует: разброс между платформами огромен и объясняется устройством самих платформ, а не качеством сайта. Вот наш срез.

Разница между 60,5% и 9,9% по одному и тому же набору вопросов означает только одно: сравнивать надо не платформы между собой, а себя с конкурентами внутри платформы и себя с собой во времени.

Признаки проблемы. Ноль упоминаний на платформе, где конкуренты по тем же вопросам присутствуют. Упоминание только в ответах на брендовые вопросы при нуле на категорийных: это значит, что ассистент знает бренд, но не относит его к категории. Падение доли месяц к месяцу больше чем на треть при неизменном списке вопросов.

Что проверяется. Из каких доменов платформы берут материал по вашим темам, есть ли среди них ваш сайт, и какие площадки работают посредниками, то есть цитируются часто и по многим платформам сразу.

Чем проверяется. Из каждого сохранённого ответа извлекаются все ссылки, приводятся к домену, складываются в частотную таблицу. Дальше считаются три вещи: топ доменов по числу цитат, доля вашего домена, число платформ, на которых встречается каждый домен.

Что считается нормой. Рынок источников концентрирован, но не монополизирован. За 30 дней мы собрали 317 045 цитат из 7 978 уникальных доменов. Топ-20 доменов дают 42,2% всех цитат, топ-100 дают 67,5%. То есть примерно две трети всего цитируемого объёма приходится на сотню площадок, и эта сотня и есть реальный объект работы.

Отдельно важна кросс-платформенность: 506 доменов цитируются пятью и более платформами, и только 21 домен встречается на всех девяти. Присутствие на такой площадке работает сразу на несколько ассистентов, и в аудите эти домены должны быть выписаны поимённо.

Второй разрез из таблицы выше: доля ответов со ссылками и среднее число источников. У Алисы AI это 97,5% и 17,8 источника на ответ, у Perplexity 99,9% и 13,5. Там борьба идёт за попадание в список источников. У Gemini 34,9% и 0,7 источника, у GigaChat 41,1% и 1,3. Там ссылок в ответе почти нет, и попасть в текст можно только за счёт того, что бренд уже связан с категорией в самой модели. Это меняет план работ: на одних платформах работает свежая цитируемая страница, на других только накопленный след в открытых источниках.

Признаки проблемы. Ваш домен не встречается в источниках ни разу за месяц по небрендовым вопросам. Все цитаты по вашей теме идут на два-три агрегатора или маркетплейса, где вашей карточки нет. Ваш сайт цитируется только по брендовым вопросам, то есть работает как справка о компании, а не как источник по теме.

Что проверяется. Ходят ли к вам краулеры ассистентов, какие коды ответа они получают, виден ли контент без выполнения JavaScript, не блокирует ли их защита от ботов.

Чем проверяется. Первый и главный инструмент это access-логи сервера за 7 до 14 дней, сгруппированные по user-agent и коду ответа. Второй это ручной запрос страницы с подстановкой user-agent краулера и сравнение полученного HTML с тем, что видит браузер. Третий это просмотр страницы с отключённым JavaScript. Дополнительно проверяются robots.txt, правила CDN и WAF, скорость ответа сервера.

Что считается нормой. Живой сайт получает заметный поток запросов от AI-краулеров. Наши логи за 10 дней: OAI-SearchBot 2 372 обращения, GPTBot 940, ChatGPT-User 864, PerplexityBot 807, YandexBot 672, CCBot 176. Норма это коды 200, отсутствие массовых 403 и 429 и полный текст статьи в исходном HTML.

Про llms.txt отдельно. Файл llms.txt регулярно продают как обязательный пункт GEO-аудита. За те же 10 дней его запросили 14 раз, и все запросы пришли от SEO-аудиторских сканеров и ручных проверок. Ни одного обращения от краулеров ассистентов. Практический вывод: наличие или отсутствие llms.txt ничего не меняет в видимости, и строка про его создание в предложении подрядчика это индикатор, что человек повторяет чужие тезисы, а не смотрит в логи.

Признаки проблемы. Ноль обращений от AI-краулеров за две недели при живом сайте. Доля кодов 403 и 429 у краулеров выше нескольких процентов. Текст материала подгружается скриптом и отсутствует в исходном HTML. Ключевые страницы отдаются медленнее нескольких секунд.

На visiobrand.io есть бесплатная проверка готовности сайта к AI: она автоматически закрывает часть этого блока и часть следующего, включая разметку, доступность контента без JavaScript и robots.txt.

Что проверяется. Может ли ассистент вытащить из вашей страницы законченный фрагмент, который можно вставить в ответ, не переписывая.

Чем проверяется. Ручной разбор 10 до 15 приоритетных страниц по чек-листу плюс валидатор структурированных данных. Чек-лист короткий: прямой ответ на вопрос страницы в первых двух-трёх предложениях, факты с числами и датами вместо оценочных формулировок, сравнительные таблицы, блок вопросов и ответов, дата обновления и авторство, разметка Schema.org (Article, FAQPage, Organization, Product), отсутствие ключевых данных внутри картинок, заголовки H2 и H3, сформулированные как вопросы пользователя.

Что считается нормой. На каждый целевой вопрос есть страница, где ответ дан компактным блоком, пригодным для цитирования. Числа и условия вынесены в текст, а не в изображение. Разметка проходит валидацию без ошибок.

Признаки проблемы. Ответ на вопрос страницы появляется только к середине текста, а начало занято вводными абзацами. Цены, условия и характеристики есть только в PDF или на картинке. Нет ни одной страницы с первичными данными: только пересказ общеизвестного, который ассистенту незачем цитировать именно у вас.

Что проверяется. По каким вопросам конкуренты попадают в ответ, а вы нет, и за счёт каких материалов они туда попадают.

Чем проверяется. Тот же список вопросов и те же сохранённые ответы. Из каждого ответа извлекаются все названные бренды, считается доля голоса: сколько процентов упоминаний в категории приходится на каждого. Отдельно фиксируется, чьи страницы стоят в источниках таких ответов.

Что считается нормой. Разрыв в полтора раза по доле голоса объясним разницей в возрасте бренда и объёме публикаций. Нормально, когда по разным темам лидируют разные игроки.

Признаки проблемы. Конкурент присутствует в три и более раз чаще на том же наборе вопросов. Есть темы, где вас нет ни на одной платформе, а конкурент есть на всех. В источниках ответов доминирует один каталог или рейтинг, где ваша карточка отсутствует или заполнена частично.

Ниже порядок, который даёт честный, хотя и грубый срез. Он не заменяет наблюдение, но показывает, где вы находитесь.

Шаг 1. Составьте 20 вопросов, 30 минут. Разбивка: 8 категорийных («сервисы для», «что использовать для»), 6 сравнительных («лучшие решения для», «чем отличается A от B»), 4 задачных («как выбрать», «на что смотреть при выборе»), 2 брендовых как контроль. Формулируйте так, как пишет клиент, а не как пишет отдел маркетинга.

Шаг 2. Зафиксируйте условия. Один язык, один регион, новая сессия на каждый запрос, отключённая история и персонализация, никаких уточняющих реплик. Любое отклонение делает результаты несравнимыми между платформами.

Шаг 3. Прогоните каждый вопрос по 3 раза на каждой платформе. 20 вопросов, 9 платформ, 3 повтора это 540 запросов. Сохраняйте текст ответа целиком, а не скриншот.

Шаг 4. Заведите таблицу с колонками: дата, платформа, вопрос, тип вопроса, номер повтора, упомянут ли бренд (1 или 0), в какой части ответа (начало, середина, конец), тональность (положительная, нейтральная, отрицательная), список доменов из ссылок, есть ли среди них ваш домен, названные конкуренты.

Шаг 5. Посчитайте видимость. Формула простая: число ответов с упоминанием разделить на общее число ответов и умножить на 100. Считайте отдельно по каждой платформе и отдельно по типам вопросов. Брендовые вопросы в общую цифру не включайте, держите их как контроль: если бренд не упоминается даже там, проблема не в GEO, а в базовой известности домена.

Шаг 6. Соберите источники. Из колонки с доменами постройте частотную таблицу, отсортируйте по убыванию, возьмите топ-20. Отметьте, на скольких платформах встречается каждый домен. Это ваш список площадок для дальнейшей работы.

Шаг 7. Посмотрите логи за 7 до 14 дней по user-agent краулеров и кодам ответа, как описано в третьем блоке.

Шаг 8. Прогоните 10 приоритетных страниц по чек-листу из четвёртого блока.

Итог дня это одна страница с пятью числами: видимость по платформам, доля голоса против главного конкурента, число цитат вашего домена, число обращений краулеров, число страниц, прошедших чек-лист.

Разовый срез показывает точку, а решения принимаются по динамике. Отдельные слабости такого подхода стоит признать заранее.

Объём работы больше, чем кажется. 540 запросов вручную это не один день. С учётом ожидания ответа, копирования текста, разметки упоминаний и выписывания доменов реалистичная оценка это три до пяти рабочих дней одного человека, и к концу разметка почти всегда становится менее аккуратной, чем в начале.

Три повтора это мало для устойчивой цифры. При трёх повторах шаг измерения составляет 33 процентных пункта на один вопрос. Различить 20% и 27% на таком объёме невозможно.

Срез не отвечает на вопрос «стало лучше или хуже». Без второго замера по той же методике любая цифра остаётся справкой. Поэтому контрольный замер через 30 до 60 дней это не дополнительная услуга, а обязательная часть работы.

Часть платформ вообще не даёт ссылок. Как видно из таблицы, на двух платформах из девяти среднее число источников меньше полутора. Там ручная проверка покажет только факт упоминания и ничего не скажет о том, откуда оно взялось.

Конкретные цены на рынке называть бессмысленно: разброс огромен, потому что под одним словом продают работы разного объёма. Разбирать надо структуру стоимости. Базовая величина, от которой всё считается, это число проверок:

вопросы × платформы × повторы × число прогонов за период.

20 вопросов, 9 платформ, 3 повтора, один прогон это 540 проверок. 150 вопросов на 9 платформах при ежедневном прогоне это уже десятки тысяч проверок в месяц. Дальше на эту базу накладываются пять факторов.

Число платформ. Аудит по двум платформам и аудит по девяти отличаются не в четыре раза по цене, а сильнее: каждая платформа требует своей процедуры сбора, своей проверки на нестабильность ответа и своей интерпретации, потому что доля ответов со ссылками у них различается втрое.

Число вопросов и их проработка. Двадцать вопросов, взятых из головы, и полторы сотни вопросов, собранных из поисковой статистики, обращений в поддержку и переписки отдела продаж, это разная работа ещё до начала замеров.

Глубина анализа источников. Минимум это список ссылок из ответов. Средний уровень это частотная таблица доменов и доля вашего сайта. Полный уровень это классификация площадок по типу (СМИ, каталог, отзовик, форум, маркетплейс, блог конкурента), проверка кросс-платформенности и разбор конкретных страниц, которые цитируются вместо ваших. Каждый уровень заметно дороже предыдущего.

Наличие конкурентного блока. Считать долю голоса можно по трём конкурентам, а можно по пятнадцати. Это линейно увеличивает объём разметки, потому что бренды приходится извлекать из каждого сохранённого ответа вручную или полуавтоматически, с проверкой ложных совпадений.

Разовый срез против наблюдения в динамике. Это главный водораздел. Разовый аудит закрывается фиксированной суммой. Наблюдение это повторяющиеся проверки, и оно тарифицируется по их количеству. Для ориентира по порядку объёмов: наши тарифы построены как раз на числе проверок в месяц, от 3 000 на начальном плане до 18 000 на корпоративном, а бесплатный доступ на 5 дней с 25 вопросами позволяет измерить стартовую точку без бюджета.

Отдельно закладывается технический блок (разбор логов и рендеринга) и контентный разбор страниц: их объём считается в страницах, а не в вопросах, и не зависит от числа платформ.

Список ниже удобно использовать как чек-лист при оценке предложения подрядчика. Если в описании работ нет половины пунктов, вы платите за срез, а не за аудит.

1. Список вопросов с обоснованием, откуда он взят, и с пометкой типа каждого вопроса.
2. Методика явным текстом: платформы, число повторов, период, регион, язык, правило, по которому упоминание считается упоминанием.
3. Видимость по каждой платформе в процентах и рядом абсолютное число проверок, на котором эта доля посчитана.
4. Разбивка по типам вопросов с отдельно вынесенными брендовыми запросами.
5. Карта источников: топ доменов по вашей теме, доля вашего домена, отметка кросс-платформенных площадок.
6. Технический раздел: обращения краулеров по user-agent, коды ответов, результат проверки рендеринга, состояние разметки.
7. Контентный разбор конкретных страниц с конкретными правками, а не с общими рекомендациями «улучшить структуру».
8. Конкурентный разрыв: доля голоса, темы присутствия и отсутствия, примеры цитируемых страниц конкурентов.
9. Приоритизированный план работ со сроками и ожидаемым эффектом по каждому пункту.
10. Протокол повторного замера: те же вопросы, та же методика, назначенная дата контрольного среза.

Отдельно стоит требовать выгрузку сырых данных: сохранённые тексты ответов и таблицу разметки. Без них проверить любую цифру в отчёте невозможно.

Гарантия попадания в ответ. Ответ генерируется заново на каждый запрос и различается от повтора к повтору. Гарантировать место в нём нельзя технически, можно только повышать вероятность. Формулировка «гарантируем упоминание в ChatGPT» означает либо непонимание механики, либо расчёт на брендовые запросы, где упоминание было и без работ.

Ставка на llms.txt. Разобрано выше: за 10 дней 14 запросов к файлу, все от аудиторских сканеров, ни одного от ассистентов. Пункт «настроим llms.txt» в смете это чистая строка расходов без измеримого эффекта.

Нет замера до и после. Если в предложении есть работы, но нет контрольного среза по той же методике, результат нельзя будет доказать ни вам, ни подрядчику.

Работа только с одной платформой. Разброс видимости по нашим данным составляет от 9,9% до 60,5% на одном и том же наборе вопросов. Вывод по одной платформе не переносится на остальные и создаёт ложную картину.

Метрика «позиция в выдаче». Если в отчёте фигурируют места в топ-10, вам показывают SEO-отчёт под новым названием. Корректная метрика это доля ответов с упоминанием, посчитанная от числа проверок.

Отчёт без сырых данных и без числа проверок. Процент без знаменателя не проверяется. «Видимость выросла на 15%» без указания, сколько запросов сделано и на скольких платформах, не значит ничего.

Работы по итогам аудита делятся на две группы по скорости отдачи, и делить их надо по данным о сроках до первой цитаты. По нашим замерам новый материал впервые попадает в источники ответа через 7 дней у Алисы, 13 дней у Perplexity и 18 дней у ChatGPT, тогда как у Gemini этот срок составил 79 дней, а DeepSeek не процитировал наш новый материал ни разу за четыре месяца наблюдений.

Эффект за недели. Снятие блокировок краулеров и исправление кодов ответа. Вывод контента из клиентского рендеринга в серверный. Переписывание первых абзацев ключевых страниц под прямой ответ. Добавление таблиц, блоков вопросов и ответов, дат обновления и разметки. Актуализация карточек на тех площадках из топ-20 источников, где вы уже присутствуете. Эти работы влияют на платформы с высокой долей ссылок в ответе, то есть на большинство поверхностей из таблицы выше.

Эффект за месяцы. Появление на новых кросс-платформенных площадках, особенно на тех 506 доменах, которые цитируются пятью и более платформами. Публикация первичных данных, на которые есть смысл ссылаться. Накопление упоминаний в открытых источниках, влияющее на платформы, которые ссылок почти не дают: там бренд попадает в ответ не через свежую цитату, а через устойчивую связь с категорией.

Порядок действий простой: сначала технический доступ, потому что без него не работает ничего остальное, затем контент на своих страницах, затем присутствие на чужих площадках. Контрольный замер по той же методике назначается на 30 до 60 дней после начала работ, и сравнивать надо не абсолютные проценты, а изменение по каждой платформе отдельно. Посмотреть, как выглядят такие замеры в динамике, можно на демо-данных.