GEO-продвижение Nopaper: как увеличили трафик из нейросетей в 4 раза
В кейсе рассказываем, как обновили экспертный контент и шаблоны документов, связали переходы из нейросетей с CRM и увеличил AI-трафик в 4 раз
Обновлено 09.10.2026
О клиенте
О клиенте
Nopaper — B2B-сервис в сфере электронного документооборота и КЭДО.
Несколько лет наше агентство занималось SEO для сервиса Nopaper. За это время сайт вырос в органике, закрепился по ключевым запросам и стал стабильным источником трафика. Подробно об этом читайте в отдельном кейсе.
Аудитория Nopaper: HR-директора, юристы, бухгалтеры и руководители бизнеса. Это люди, которые не принимают решений без глубокого изучения вопроса: импульсивные покупки здесь не работают, только рациональный подход и экспертиза. Поэтому в этом сегменте именно контент становится главным инструментом генерации лидов.
Несколько лет наше агентство занималось SEO для сервиса Nopaper. За это время сайт вырос в органике, закрепился по ключевым запросам и стал стабильным источником трафика. Подробно об этом читайте в отдельном кейсе.
Аудитория Nopaper: HR-директора, юристы, бухгалтеры и руководители бизнеса. Это люди, которые не принимают решений без глубокого изучения вопроса: импульсивные покупки здесь не работают, только рациональный подход и экспертиза. Поэтому в этом сегменте именно контент становится главным инструментом генерации лидов.
Почему решили начать продвижение в нейростеях (GEO)
Почему решили начать продвижение в нейростеях (GEO)
С развитием нейровыдачи (Google AI Overviews, чат-ассистенты) начало меняться само распределение пользовательского внимания:
- значительная часть информационных запросов закрывается прямо в блоках ИИ,
- пользователь получает ответ, не переходя на сайт,
- CTR по информационным запросам закономерно снижается.
SEO по-прежнему работало, но логика поиска изменилась. И в ходе регулярных встреч с клиентом мы пришли к выводу: если нейросети становятся новым слоем поиска, бренд должен присутствовать и там. Мы должны встроить его в изменённую модель поведения пользователя.
Так родилась идея протестировать GEO (Generative Engine Optimization) — как логичное и своевременное расширение SEO-стратегии.
Так родилась идея протестировать GEO (Generative Engine Optimization) — как логичное и своевременное расширение SEO-стратегии.
“
Мы понимали, что направление GEO только формируется, но для информационной тематики оно выглядит особенно перспективным. Решили: пробовать нужно на старте.
Надежда Коробова
Руководитель SEO-отдела Artsofte Leads
Задача — усилить верхнюю часть воронки
Задача — усилить верхнюю часть воронки
Цель — сделать так, чтобы:
- материалы сайта корректно считывались и использовались в нейровыдаче,
- бренд фигурировал как источник информации,
- формулировки не искажались при автоматической пересборке ответа,
- SEO-позиции при этом не пострадали.
С чего началось GEO-продвижение
С чего началось GEO-продвижение
Работы по GEO не заменили SEO — они его углубили. В основе этого расширения лежат принципы E-E-A-T: Experience (опыт) — практический опыт автора в теме, Expertise (экспертность) — глубокие профессиональные знания, Authoritativeness (авторитетность) — признание эксперта в нише, Trustworthiness (надёжность) — прозрачность источников и отсутствие манипуляций.
Google закрепил подход E‑A‑T в руководствах по оценке качества контента в середине 2010‑х, а в 2022 году модель была расширена до E‑E‑A‑T (с акцентом на опыт). В эпоху ИИ они стали критическими: нейросети фильтруют тысячи источников и отбирают только те, где экспертность подтверждена фактами, авторством и ссылками.
В отличие от классической SEO-модели, GEO ориентирован не на клики из выдачи, а на то, чтобы генеративные движки (ChatGPT, YandexGPT, SGE и др.) использовали тексты как каноничный источник для ответов.
В этой парадигме ключевым становится не столько соответствие запросу, сколько подтверждённая экспертность и надёжность источника. Именно «E-E-A-T» даёт ИИ сигнал: этот материал можно безопасно цитировать.
Google закрепил подход E‑A‑T в руководствах по оценке качества контента в середине 2010‑х, а в 2022 году модель была расширена до E‑E‑A‑T (с акцентом на опыт). В эпоху ИИ они стали критическими: нейросети фильтруют тысячи источников и отбирают только те, где экспертность подтверждена фактами, авторством и ссылками.
В отличие от классической SEO-модели, GEO ориентирован не на клики из выдачи, а на то, чтобы генеративные движки (ChatGPT, YandexGPT, SGE и др.) использовали тексты как каноничный источник для ответов.
В этой парадигме ключевым становится не столько соответствие запросу, сколько подтверждённая экспертность и надёжность источника. Именно «E-E-A-T» даёт ИИ сигнал: этот материал можно безопасно цитировать.
E-E-A-T в работе: что сделали
E-E-A-T в работе: что сделали
1. Усиление авторства
В рамках GEO-продвижения явное указание авторства усиливает сигналы экспертности и доверия — как для пользователей, так и для алгоритмов.
В переполненной информационной среде большие языковые модели (LLM — Large Language Models), на которых работают ChatGPT, YandexGPT и аналогичные нейросети, анализируют авторство, опыт автора и репутацию площадки как совокупный показатель экспертизы. Без явного и понятного указания на автора языковые модели с высокой вероятностью проигнорируют такой контент.
Наша задача — донести до языковых моделей чёткий сигнал: кто именно создал материал и почему этой информации можно доверять. Это повышает шансы, что именно наш контент будет выбран для формирования ответов в нейросетевой выдаче.
Что мы сделали:
В переполненной информационной среде большие языковые модели (LLM — Large Language Models), на которых работают ChatGPT, YandexGPT и аналогичные нейросети, анализируют авторство, опыт автора и репутацию площадки как совокупный показатель экспертизы. Без явного и понятного указания на автора языковые модели с высокой вероятностью проигнорируют такой контент.
Наша задача — донести до языковых моделей чёткий сигнал: кто именно создал материал и почему этой информации можно доверять. Это повышает шансы, что именно наш контент будет выбран для формирования ответов в нейросетевой выдаче.
Что мы сделали:
- внедрили подробные блоки об авторах — с должностью, релевантным опытом, достижениями и подтверждающими регалиями;
- чтобы нейросети легко доставали эту информацию, настроили глубокую микроразметку с заполнением расширенных полей.
Микроразметка — это машиночитаемый код на странице, который помогает поисковикам и LLM понимать, что означает тот или иной элемент: кто автор, какая у него должность, чем подтверждена экспертиза.
Мы использовали схемы Person и Author из стандарта Schema.org и заполнили расширенные поля — имя автора, должность, URL фотографии. Далее планируем создать отдельные страницы под авторов, где соберем все материалы с ссылками. Так модели получают структурированный сигнал об эксперте, понимают, что ему можно доверять, а значит цитировать.
Микроразметка организации. Мы также централизованно внедрили на всех страницах сайта микроразметку организации (Organization). Это помогает ИИ связывать контент не только с конкретным экспертом, но и с компанией в целом, формируя дополнительный сигнал доверия.
Исследования подтверждают, что такой подход работает: согласно данным Salt Agency, структурированные данные (включая разметку организации) регулярно встречаются в источниках, которые ИИ использует для формирования ответов. Чем полнее цифровой след, тем выше вероятность, что модель выберет именно этот материал.
Мы использовали схемы Person и Author из стандарта Schema.org и заполнили расширенные поля — имя автора, должность, URL фотографии. Далее планируем создать отдельные страницы под авторов, где соберем все материалы с ссылками. Так модели получают структурированный сигнал об эксперте, понимают, что ему можно доверять, а значит цитировать.
Микроразметка организации. Мы также централизованно внедрили на всех страницах сайта микроразметку организации (Organization). Это помогает ИИ связывать контент не только с конкретным экспертом, но и с компанией в целом, формируя дополнительный сигнал доверия.
Исследования подтверждают, что такой подход работает: согласно данным Salt Agency, структурированные данные (включая разметку организации) регулярно встречаются в источниках, которые ИИ использует для формирования ответов. Чем полнее цифровой след, тем выше вероятность, что модель выберет именно этот материал.
2. Подтверждение экспертных утверждений
Как и явное авторство, экспертные цитаты с реальными именами и источниками усиливают E-E-A-T и повышают шансы на цитирование в AI-ответах.
Поэтому мы внедрили цитаты в кейсы и статьи и разметили их через Schema.org/Quotation. Этот тип микроразметки специально предназначен для структурирования высказываний: он помогает языковым моделям точно извлекать текст цитаты, определять автора и источник, а также корректно атрибутировать информацию при формировании ответов.
Поэтому мы внедрили цитаты в кейсы и статьи и разметили их через Schema.org/Quotation. Этот тип микроразметки специально предназначен для структурирования высказываний: он помогает языковым моделям точно извлекать текст цитаты, определять автора и источник, а также корректно атрибутировать информацию при формировании ответов.
3. Структурирование материалов
Нейросети читают страницу по её структуре. Чётко размеченные заголовки (H1-H4), списки, таблицы, блоки «вопрос-ответ» и подписанные изображения с alt-текстами значительно увеличивают шансы контента быть отобранным для генеративного ответа.
Как отмечают специалисты, генеративные ответы особенно часто опираются на хорошо структурированный контент — маркированные списки, заголовки, ёмкие перечни.
Ключевые работы
Как отмечают специалисты, генеративные ответы особенно часто опираются на хорошо структурированный контент — маркированные списки, заголовки, ёмкие перечни.
Ключевые работы
- Чёткая HTML-иерархия
- Таблицы и списки для сложной информации
- Резюме в конце статьи и FAQ-блоки
Это даёт ИИ возможность пройти три этапа синтеза информации:
1. Извлечение смыслов — модели не нужно продираться через художественные обороты или длинные вступления, готовые факты доступны сразу.
2. Агрегация — если вопрос пользователя сложный, ИИ собирает ответы из разных частей статьи. Резюме служит для него картой, ускоряя сборку финального текста.
3. Форматирование — блоки FAQ уже имеют структуру «вопрос-ответ», которую поисковые алгоритмы используют для формирования быстрых ответов (featured snippets) в выдаче.
1. Извлечение смыслов — модели не нужно продираться через художественные обороты или длинные вступления, готовые факты доступны сразу.
2. Агрегация — если вопрос пользователя сложный, ИИ собирает ответы из разных частей статьи. Резюме служит для него картой, ускоряя сборку финального текста.
3. Форматирование — блоки FAQ уже имеют структуру «вопрос-ответ», которую поисковые алгоритмы используют для формирования быстрых ответов (featured snippets) в выдаче.
4. Эксперимент: LLMS.txt
В корень сайта мы добавили файл LLMS.txt.
LLMS.txt — предложенный открытый стандарт текстового файла, который работает в паре с robots.txt и sitemap: он помогает LLM легче находить важные разделы и ориентироваться в структуре сайта. Это упрощает извлечение информации моделями и потенциально улучшает её использование в ответах.
Как это выглядит на проекте Nopaper:
LLMS.txt — предложенный открытый стандарт текстового файла, который работает в паре с robots.txt и sitemap: он помогает LLM легче находить важные разделы и ориентироваться в структуре сайта. Это упрощает извлечение информации моделями и потенциально улучшает её использование в ответах.
Как это выглядит на проекте Nopaper:
После добавления этого файла мы зафиксировали появление статей Nopaper в ответах GPT.
Прямую причинно-следственную связь установить невозможно: материал мог быть взят как из LLMS.txt, так и из поисковой выдачи.
На данном этапе мы рассматриваем этот инструмент как дополнительный сигнал для ИИ, но пока что не как гарантированный метод попадания в генеративные ответы.
Прямую причинно-следственную связь установить невозможно: материал мог быть взят как из LLMS.txt, так и из поисковой выдачи.
На данном этапе мы рассматриваем этот инструмент как дополнительный сигнал для ИИ, но пока что не как гарантированный метод попадания в генеративные ответы.
Примеры GEO-адаптированных материалов
Примеры — статьи для блога:
В рамках GEO-продвижения мы создавали и новые материалы, и обновляли уже опубликованные статьи.
Примеры — статьи для блога:
В рамках GEO-продвижения мы создавали и новые материалы, и обновляли уже опубликованные статьи.
Цифровой след и внешние размещения
Цифровой след и внешние размещения
В условиях нейровыдачи сигналы о бренде в сети учитываются не только при классическом SEO-ранжировании, но и при отборе источников для генеративных ответов ИИ. Чем больше подтверждённых упоминаний, ссылок и распространённого контента, тем выше вероятность, что модели будут рассматривать сайт как авторитетный и цитировать его.
Исходя из этого, мы не разделяли SEO и GEO жёстко — задачи решались в связке. Часть работ традиционно относилась к наращиванию ссылочной массы, но общая цель была шире: усилить присутствие бренда в цифровом поле в целом.
Что вошло в работу:
Результат
С 1 сентября по 1 декабря материалы с упоминанием Nopaper были размещены на 26 внешних площадках.
Исходя из этого, мы не разделяли SEO и GEO жёстко — задачи решались в связке. Часть работ традиционно относилась к наращиванию ссылочной массы, но общая цель была шире: усилить присутствие бренда в цифровом поле в целом.
Что вошло в работу:
- закупка ссылок,
- размещение материалов на внешних ресурсах,
- кросс-постинг со стороны маркетологов клиента в рамках PR-активности.
Результат
С 1 сентября по 1 декабря материалы с упоминанием Nopaper были размещены на 26 внешних площадках.
Результаты 1 этапа GEO-продвижения
Результаты 1 этапа GEO-продвижения
Точка отсчёта — 1 сентября (до начала оптимизации под нейровыдачу).
Контрольная дата — 1 декабря (через 3 месяца после внедрения изменений).
Контрольная дата — 1 декабря (через 3 месяца после внедрения изменений).
- Появление материалов в ИИ (Google AI Overviews и ChatGPT)
Сервис Pixeltools фиксирует рост упоминаний бренда по тематическим промптам — особенно в Perplexity. Абсолютные позиции (цифры) здесь не показательны из-за постоянных изменений, поэтому мы оцениваем сам факт присутствия в генеративных системах.
- Рост ИИ-трафика
Однако с распространением нейровыдачи пользователь всё чаще получает ответ прямо в интерфейсе ИИ, не переходя на сайт. Поэтому в GEO ключевая метрика смещается: важен не столько объем трафика, сколько сам факт использования контента и упоминания бренда в ответах.
2 этап: увеличиваем присутствие по запросам о документах
2 этап: увеличиваем присутствие по запросам о документах
В начале года команда решила усилить верхнюю часть воронки: увеличить присутствие в поисковых системах и ответах ИИ по запросам о документах, которые пользователи подписывают через сервис. Так Nopaper рассчитывал привлечь аудиторию на этапе подготовки документа или изучения правил его подписания.
“
Мы предположили, что шаблоны документов с понятными пояснениями и ссылками на нормативные основания смогут привлекать поисковый трафик и использоваться в ответах нейросетей. Пользователь получает не только образец, но и понимает, как его заполнить и подписать онлайн. Следующий шаг — регистрация в сервисе.
Надежда Коробова
Руководитель SEO-отдела Artsofte Leads
Решение — развивать контент и связывать его с продуктом и аналитикой
Решение — развивать контент и связывать его с продуктом и аналитикой
1. Обновили 89 страниц и выпустили 32 новых шаблона
До начала проекта команда нерегулярно обновляла существующие материалы, а библиотеку шаблонов ещё предстояло расширить под задачи аудитории. Поэтому работу с контентом построили в двух направлениях: актуализировали существующие страницы и готовили новые шаблоны.
Для выбора тем команда анализировала спрос и частотность запросов, отдельно изучала конкурентов в Google и Яндексе и форматы страниц в выдаче. Оценивала, как запрос связан с продуктом: нужен ли человеку готовый образец, разъяснение требований или способ подписать документ. Эти данные собрали в матрицу вместе с сегментом аудитории, семантикой, URL и статусом обновления.
Для выбора тем команда анализировала спрос и частотность запросов, отдельно изучала конкурентов в Google и Яндексе и форматы страниц в выдаче. Оценивала, как запрос связан с продуктом: нужен ли человеку готовый образец, разъяснение требований или способ подписать документ. Эти данные собрали в матрицу вместе с сегментом аудитории, семантикой, URL и статусом обновления.
За период проекта команда обновила 89 страниц с документами и экспертными материалами в разделе /fac/ и /doc/. В августе опубликовала ещё 32 страницы шаблонов для разового подписания в разделе /docs/.
Команда строила содержание вокруг задач нескольких групп пользователей:
Команда строила содержание вокруг задач нескольких групп пользователей:
- Для HR и кадровых специалистов — подготовка кадровых документов, оформление увольнения и соглашений, требования к электронному подписанию.
- Для юристов, бухгалтеров и руководителей — работа с договорами и самозанятыми, нормативные основания и риски документооборота.
- Для пользователей разового подписания — готовый документ и переход к его подписанию онлайн. В новой группе были, в частности, договор с самозанятым, договор аренды квартиры и соглашение о неразглашении.
На страницах размещали файлы для скачивания и пояснения к документам, добавляли ссылки на нормативные первоисточники. Шаблоны связывали с экспертными статьями и продуктовыми страницами: так пользователь мог перейти от образца к разъяснению или возможности подписать документ.
Команда использовала ИИ для подготовки черновиков и предварительной фактологической проверки. Затем вручную проверяла содержание и описание продукта, подкрепляла юридически значимые выводы нормативными источниками.
Команда использовала ИИ для подготовки черновиков и предварительной фактологической проверки. Затем вручную проверяла содержание и описание продукта, подкрепляла юридически значимые выводы нормативными источниками.
2. Обновили авторство и добавили данные об эксперте в разметку
В мае–июне команда обновила авторство и микроразметку страниц. В поле автора команда указала операционного директора Nopaper вместо линейного сотрудника и добавила ссылки на авторскую страницу, чтобы читатель мог узнать, кто стоит за рекомендациями и какую роль автор выполняет в компании.
В структурированных данных команда использовала тип Person для описания автора и свойство worksFor для связи с компанией. Блоки вопросов и ответов описала разметкой FAQPage. Так она добавила сведения об авторе и структуре FAQ не только в текст страниц, но и в машиночитаемые данные.
3. Опубликовали сравнения сервисов на внешних площадках
Команда предположила, что нейросети смогут использовать внешние сравнения сервисов как источники для ответов о выборе ЭДО, КЭДО и электронного подписания. Поэтому решила дополнить собственный контент публикациями на других площадках, где Nopaper упоминается вместе с альтернативными решениями и задачами, которые они помогают решать.
Для Workspace команда подготовила пять статей с рейтингами сервисов. В них сравнила Nopaper с другими решениями: в трёх рейтингах включила его в первую тройку, в двух поставила на первое место. Это позиции в материалах самой команды, а не результаты независимой оценки.
Команда сделала десять дополнительных публикаций: по три в Дзене, TenChat и VK, одну в Telegram. На VC.ru 17 апреля 2026 года опубликовала ещё две статьи: об изменении правил испытательного срока и о переходе сети из 36 подразделений на КЭДО. Всего команда организовала 17 внешних размещений.
Для Workspace команда подготовила пять статей с рейтингами сервисов. В них сравнила Nopaper с другими решениями: в трёх рейтингах включила его в первую тройку, в двух поставила на первое место. Это позиции в материалах самой команды, а не результаты независимой оценки.
Команда сделала десять дополнительных публикаций: по три в Дзене, TenChat и VK, одну в Telegram. На VC.ru 17 апреля 2026 года опубликовала ещё две статьи: об изменении правил испытательного срока и о переходе сети из 36 подразделений на КЭДО. Всего команда организовала 17 внешних размещений.
4. Добавили переходы от информационных материалов к продукту
Команда дорабатывала структуру информационного и коммерческого разделов, добавляла внутренние ссылки и призывы перейти к сервису.
Например, по кнопке «Бесплатное подписание» пользователь попадает на страницу сервиса.
В июле запустили страницу отзывов, чтобы пользователь мог познакомиться с опытом клиентов перед выбором решения.
5. Связали посещения сайта с обращениями в CRM
Определяли визиты из нейросетей по реферерам и UTM-меткам.
Команда относила к LLM-каналу визиты с реферером нейросети либо с UTM-меткой, указывающей на нейросервис. Реферер передаёт адрес источника перехода; метка в ссылке помогает определить часть визитов, когда реферер отсутствует. Например, ChatGPT добавляет к ссылкам utm_source=chatgpt.com. По описанию специалиста, фильтр также учитывал метки Perplexity и Copilot. Рекламные визиты с yclid и визиты из Яндекс Директа команда исключала.
Сопоставили визиты с целевыми заявками.
Команда сопоставляла обращения в amoCRM с историей посещений по ClientID Метрики, который хранится в cookie _ym_uid. Дополнительно проверяла поля источника в CRM, целевой характер обращения и последовательность событий: когда человек посетил сайт и когда оставил заявку. Перед сопоставлением команда привела временные отметки CRM и Метрики к единому часовому поясу.
Для оценки обращений учитывали заявки с визитом из нейросети до обращения или в сессии отправки формы, а также заявки с указанием ChatGPT в поле источника CRM. Заявку, у которой визит из нейросети произошёл уже после обращения, исключили из расчёта и сравнения с SEO. Запись об источнике без ClientID и времени визита учитывали отдельно от заявок с подтверждённой историей посещений.
Команда относила к LLM-каналу визиты с реферером нейросети либо с UTM-меткой, указывающей на нейросервис. Реферер передаёт адрес источника перехода; метка в ссылке помогает определить часть визитов, когда реферер отсутствует. Например, ChatGPT добавляет к ссылкам utm_source=chatgpt.com. По описанию специалиста, фильтр также учитывал метки Perplexity и Copilot. Рекламные визиты с yclid и визиты из Яндекс Директа команда исключала.
Сопоставили визиты с целевыми заявками.
Команда сопоставляла обращения в amoCRM с историей посещений по ClientID Метрики, который хранится в cookie _ym_uid. Дополнительно проверяла поля источника в CRM, целевой характер обращения и последовательность событий: когда человек посетил сайт и когда оставил заявку. Перед сопоставлением команда привела временные отметки CRM и Метрики к единому часовому поясу.
Для оценки обращений учитывали заявки с визитом из нейросети до обращения или в сессии отправки формы, а также заявки с указанием ChatGPT в поле источника CRM. Заявку, у которой визит из нейросети произошёл уже после обращения, исключили из расчёта и сравнения с SEO. Запись об источнике без ClientID и времени визита учитывали отдельно от заявок с подтверждённой историей посещений.
Результаты — трафик вырос в поиске и нейросетях
Результаты — трафик вырос в поиске и нейросетях
- Получили за сентябрь на 89% больше визитов из нейросетей, чем за декабрь
Перед началом проекта, в декабре 2025 года, сайт получил 55 визит из нейросетей.
За 1–28 сентября 2026 года — 104. Таким образом трафик вырос почти в 2 раза, или на 89%, по сравнению с полным декабрём.
Для дополнительной проверки динамики команда сопоставила накопленный трафик за январь–сентябрь 2026 и 2025 годов: 790 визитов против 181. Рост составил 609 визитов, или 336,5%, — в 4,36 раза.
Увеличили месячный поисковый трафик разделов документов в 5 раз
В январе 2026 года разделы со статьями и шаблонами /faq/ и /docs/ получили 5 525 поисковых визитов. За 1–28 сентября — около 27,8 тыс. Это примерно на 22,3 тыс. визитов больше, чем за весь январь: рост в 5,03 раза, или на 403,2%.
Команда также сопоставила накопленный поисковый трафик за январь–сентябрь 2026 и 2025 годов. В 2025 году разделы получили 33,2 тыс. поисковых визитов, в 2026-м — 144,9 тыс.
Трафик вырос примерно на 111,7 тыс. визитов, или на 336,4%, — в 4,36 раза.
Команда учитывала визиты из органического поиска с входом в разделы /faq/ и /docs/, где размещала статьи и шаблоны.
Команда учитывала визиты из органического поиска с входом в разделы /faq/ и /docs/, где размещала статьи и шаблоны.
Достигли рекордного максимума в 48 тысяч поисковых визитов на сайт
Поисковый трафик на весь сайт продолжает расти. За 1–28 сентября 2026 года Nopaper получил 48,3 тыс. визитов из поисковых систем — больше, чем за любой полный месяц с января по август. Это максимум за месяцы 2026 года, которые охватывает отчёт.
Рост посещаемости разделов документов даёт основания связывать часть общей динамики с обновлением и расширением контента.
Рост посещаемости разделов документов даёт основания связывать часть общей динамики с обновлением и расширением контента.
Выявили семь целевых заявок с признаками связи с нейросетями
За январь–сентябрь 2026 года команда выявила семь целевых записей в CRM с признаками связи с нейросетями.
Страницы, которые обновляла команда, получили 78% AI-трафика
За январь–сентябрь 2026 года на группу из 89 страниц, которые команда обновляла в ходе проекта, пришлось 615 визитов из нейросетей — 78% общего LLM-трафика за этот период.
Perplexity и Алиса включили Nopaper в источники ответов
Ниже покажем датированные примеры использования материалов сервиса в AI-ответах.
В ответе на вопрос о подписании документов с самозанятыми нейросеть назвала Nopaper подходящим сервисом и включила материал его блога в источники.
В ответе на вопрос о подписании документов с самозанятыми нейросеть назвала Nopaper подходящим сервисом и включила материал его блога в источники.
21 августа 2026 года Perplexity включил две страницы Nopaper в источники ответа на небрендовый запрос «Как подписывать кадровые документы онлайн».
В тот же день Алиса указала nopaper.ru среди источников по запросу «переход на КЭДО».
В тот же день Алиса указала nopaper.ru среди источников по запросу «переход на КЭДО».
Зафиксировали показы в AI-функциях Google
Отдельный отчёт Google Search Console учитывает показы URL в AI Overviews и AI Mode. Для анализа команда использовала экспорт с данными с 24 июня 2026 года: тип поиска «Веб», недельная группировка, без дополнительных фильтров.
28 июня — 4 июля: 34 583 показа.
26 июля — 1 августа: 25 129 показов.
23–29 августа: 36 179 показов.
28 июня — 4 июля: 34 583 показа.
26 июля — 1 августа: 25 129 показов.
23–29 августа: 36 179 показов.
Отдельный отчёт Google Search Console учитывает показы URL в AI Overviews и AI Mode. Для анализа команда использовала экспорт с данными с 24 июня 2026 года: тип поиска «Веб», недельная группировка, без дополнительных фильтров.
28 июня — 4 июля: 34 583 показа.
26 июля — 1 августа: 25 129 показов.
23–29 августа: 36 179 показов.
28 июня — 4 июля: 34 583 показа.
26 июля — 1 августа: 25 129 показов.
23–29 августа: 36 179 показов.
GEO-трафик показывает потенциал более высокой конверсии
Отношение семи целевых заявок, связанных с нейросетями, к 791 учтённым визитам составило 0,88%. Для поисковых визитов в разделы документов конверсия в заявку составила 0,030%. Разница даёт основания предполагать, что GEO-трафик может конвертироваться лучше.
Это сравнение предварительное: GEO охватывает весь сайт, а SEO — два раздела документов.
Это сравнение предварительное: GEO охватывает весь сайт, а SEO — два раздела документов.
Выводы
Выводы
В современной поисковой экосистеме цель меняется: важно не только занять позицию, но и стать «правильным ответом».
“
Самая сложная часть — работать в направлении, где нет чётких правил. Невозможно гарантировать появление в GPT, стабильность формулировок. Поэтому мы не опираемся на гарантии, а тестируем гипотезы, усиливаем прозрачность контента и фиксируем динамику. Результат сложно измерить, поэтому мы измеряем движение.
GEO — это не про быстрые лиды. Это стратегическая работа с присутствием бренда в новой логике поиска. Если раньше задачей было получить клик, то теперь — быть выбранным источником.
GEO — это не про быстрые лиды. Это стратегическая работа с присутствием бренда в новой логике поиска. Если раньше задачей было получить клик, то теперь — быть выбранным источником.
Надежда Коробова
Руководитель SEO-отдела Artsofte Leads
Отзыв клиента
Отзыв клиента
“
Мы давно работаем с Artsofte Leads по SEO и видим стабильный рост органического трафика. Но с развитием нейросетей стало понятно: пользователь всё чаще получает ответ, даже не заходя на сайт. Нам было важно понять, как в этой новой реальности оставаться видимыми и продолжать работать с аудиторией. Поэтому мы решили протестировать GEO как естественное расширение SEO-стратегии.
Вместе с командой агентства мы сформулировали гипотезы, внедрили изменения и через три месяца увидели результат. Материалы Nopaper начали появляться в Google AI Overviews и использоваться как источники в ответах ChatGPT. При этом GEO не отменило SEO, а дополнило его. Одна из статей не только попала в нейровыдачу, но и поднялась из ТОП-30 в ТОП-5 классического Поиска. Для нас это стало сигналом, что усиление E-E-AТ работает на обе задачи сразу.
Главное — мы перестали полагаться только на клики и начали встраивать бренд в новый слой поискового поведения. Для B2B-ниши, где решения принимают взвешенно, присутствие в авторитетных источниках на стороне ИИ работает на доверие и укрепляет позиции на перспективу.
Особенно ценно, что Artsofte Leads выступает не просто исполнителем, а думающим партнёром. Команда разбирается в специфике B2B, понимает нашу аудиторию и предлагает решения, которые работают вдолгую.
Вместе с командой агентства мы сформулировали гипотезы, внедрили изменения и через три месяца увидели результат. Материалы Nopaper начали появляться в Google AI Overviews и использоваться как источники в ответах ChatGPT. При этом GEO не отменило SEO, а дополнило его. Одна из статей не только попала в нейровыдачу, но и поднялась из ТОП-30 в ТОП-5 классического Поиска. Для нас это стало сигналом, что усиление E-E-AТ работает на обе задачи сразу.
Главное — мы перестали полагаться только на клики и начали встраивать бренд в новый слой поискового поведения. Для B2B-ниши, где решения принимают взвешенно, присутствие в авторитетных источниках на стороне ИИ работает на доверие и укрепляет позиции на перспективу.
Особенно ценно, что Artsofte Leads выступает не просто исполнителем, а думающим партнёром. Команда разбирается в специфике B2B, понимает нашу аудиторию и предлагает решения, которые работают вдолгую.
Резюме
Резюме
- GEO помогает контенту появляться в ответах ИИ: Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity. Мы протестировали его для B2B-сервиса Nopaper.
- За январь–сентябрь 2026 года Nopaper получил 790 визитов из нейросетей — в 4,36 раза больше, чем за тот же период 2025 года. На 89 страниц, которые команда обновляла в ходе проекта, пришлось 78% этого трафика.
- Рост обеспечила системная работа с контентом: команда обновила экспертные материалы и шаблоны документов, добавила нормативные источники, авторов, внутренние ссылки и переходы к продукту. Внешние публикации помогли расширить присутствие бренда в тематических материалах.
- Кейс показывает: GEO работает вместе с SEO. Экспертные материалы помогают пользователям решать задачу, повышают поисковую видимость и дают нейросетям основания использовать сайт как источник.
Над проектом работают
Дарья Мельникова
SEO-специалист
Надежда Коробова
Руководитель SEO-отдела
Хотите знать, что работает
в digital-маркетинге?
в digital-маркетинге?
Подпишитесь на нас — в telegram или на email-рассылку.
Частые вопросы
Частые вопросы
GEO (оптимизация под генеративные движки) — это логичное расширение SEO, которое адаптирует контент под новый слой поискового поведения. Если классическое SEO ориентировано на переходы из поисковой выдачи, то GEO решает другую задачу: сделать так, чтобы материалы сайта использовались как источники в ответах ИИ — Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity и других ассистентах. При этом GEO не отменяет SEO, а дополняет его: усиление E-E-AТ-факторов работает на обе задачи сразу.
Сначала нужно определить темы, с которыми пользователи приходят к продукту: вопросы о документах, правилах их оформления и способах подписания. Затем подготовить полезные страницы с образцами, пояснениями, ссылками на источники и понятным следующим действием. В проекте Nopaper команда обновила 89 страниц и выпустила 32 новых шаблона документов.
Отслеживать присутствие можно с помощью специализированных сервисов. Например, Pixeltools показывает динамику упоминаний бренда по тематическим промптам и фиксирует, в каких генеративных системах (Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity) появляются материалы сайта. Важно учитывать, что абсолютные позиции здесь не показательны из-за постоянных изменений, поэтому оценивать нужно сам факт присутствия.
Нейросети могут использовать страницы, которые содержат прямой ответ на вопрос пользователя, проверяемые факты и понятную структуру. Для Nopaper такими материалами стали шаблоны документов, статьи с пояснениями, FAQ и продуктовые страницы, связанные внутренними ссылками.
Визиты можно определять по реферерам и UTM-меткам в системе аналитики. Nopaper относил к AI-трафику переходы с реферерами нейросетей и метками источников, например utm_source=chatgpt.com. Рекламные визиты исключали из расчёта.
Нейросети читают страницу по её структуре. Чётко размеченные заголовки (H1-H4), списки, таблицы, блоки «вопрос-ответ» и подписанные изображения с alt-текстами значительно увеличивают шансы контента быть отобранным для генеративного ответа.
Важно выстроить строгую иерархию заголовков — без перескоков с H2 на H4. Сравнительные данные и перечни лучше выносить в таблицы и маркированные списки: такие форматы легче считываются алгоритмами. В конце статей полезно добавлять резюме с ключевыми выводами и FAQ-блоки. Это даёт ИИ карту материала и ускоряет сборку ответа.
Важно выстроить строгую иерархию заголовков — без перескоков с H2 на H4. Сравнительные данные и перечни лучше выносить в таблицы и маркированные списки: такие форматы легче считываются алгоритмами. В конце статей полезно добавлять резюме с ключевыми выводами и FAQ-блоки. Это даёт ИИ карту материала и ускоряет сборку ответа.
Для этого нужно сопоставить ClientID системы аналитики с обращениями в CRM, проверить время визита и отправки формы, а также источник обращения в карточке лида. В проекте Nopaper команда исключала из расчёта случаи, когда визит из нейросети произошёл уже после заявки.
GEO не заменяет SEO: оба направления используют качественный, структурированный и экспертный контент. В проекте Nopaper за 1–28 сентября 2026 года разделы с документами получили около 27,8 тыс. поисковых визитов против 5525 в январе. Рост нельзя объяснить только GEO, потому что команда одновременно обновляла и расширяла контент.
Нет. Страница должна в первую очередь решать задачу пользователя: помочь оформить документ, разобраться в требованиях или выбрать способ автоматизации. Структура, авторство, ссылки на источники и FAQ делают этот же материал понятнее и для поиска, и для нейросетей.
Новые материалы по этой теме
Новые материалы по этой теме
Подписка на статьи и кейсы
Пишем о том, что работает на практике, а не в теории.
Обсудим продвижение вашего проекта?
Оставьте ваши контакты, и мы свяжемся с вами
Делимся опытом