Как провести GEO-аудит: 7 шагов пошагово
Хотите провести GEO-аудит самостоятельно или понять, что должен включать профессиональный аудит? Вот пошаговое руководство с инструментами, чек-листом и рекомендациями — когда делать самому, а когда заказать у специалистов.
Шаг 1: AI Visibility Scan — проверка видимости бренда в нейросетях
Составьте 20-30 запросов ваших клиентов. Задайте каждый в ChatGPT, ЯндексGPT, Perplexity. Запишите: упоминается ли бренд, позиция, тональность. Это даёт базовый AI Visibility Score.
Формулируйте запросы так, как их задал бы реальный клиент — не «GEO-аудит [бренд]», а «клиника имплантации в [город] с гарантией» или «лучший поставщик [материал] для производства». Бренд-запросы показывают, знает ли нейросеть вас по имени; клиентские — порекомендует ли она вас, когда имя ещё не названо. Именно второе определяет реальный поток лидов.
Соберите 20-30 таких формулировок: часть транзакционных («где заказать», «сколько стоит»), часть информационных («как выбрать», «на что смотреть») и часть сравнительных («X или Y», «лучшие компании в нише»). Задайте каждый в ChatGPT, ЯндексGPT (через Алису или Нейро) и Perplexity — эти три платформы покрывают основную аудиторию большинства B2B-бизнесов в РФ.
По каждому ответу зафиксируйте: упоминается ли бренд, на какой позиции, в каком контексте (рекомендация, нейтральное упоминание, сравнение не в вашу пользу) и на какой источник ссылается нейросеть — сайт, отзовик, соцсеть. Частая ошибка при самостоятельной проверке — тестировать только брендовые запросы и делать вывод «нас видят», хотя по клиентским формулировкам бренд не всплывает ни разу. Если нет времени на ручной прогон — бесплатная диагностика GEOAudit.org делает этот шаг за 24 часа.
Шаг 2: Технический аудит — llms.txt, Schema.org и robots.txt для AI
Проверьте: есть ли llms.txt, какая Schema.org внедрена, как настроен robots.txt для AI-краулеров, Core Web Vitals, мобильность.
Проверить эти пункты можно бесплатными инструментами: Google Rich Results Test и Yandex Structured Data Validator — для Schema.org, Screaming Frog (бесплатная версия до 500 URL) — для сканирования и статус-кодов, PageSpeed Insights — для Core Web Vitals. Отдельно откройте robots.txt и убедитесь, что не заблокированы строки User-agent: GPTBot, User-agent: ClaudeBot, User-agent: PerplexityBot, User-agent: Google-Extended — многие CMS блокируют их «по умолчанию» вместе с прочими агрессивными краулерами.
Если llms.txt на сайте нет — это не критическая ошибка, но упущенная возможность: базовая версия файла занимает 30-40 минут, а нейросетям он даёт структурированный список приоритетных страниц вместо того, чтобы они угадывали, что на сайте главное.
Результат шага — список техпроблем с приоритетом: что блокирует AI-краулеров полностью (чинить в первую очередь), что снижает качество распознавания контента (важно), что можно отложить.
- llms.txt — есть/нет, полнота
- Schema.org — типы, валидность
- robots.txt — доступ для GPTBot, Google-Extended
- Sitemap — актуальность
- HTTPS, скорость, мобильность
Шаг 3: Анализ контента
Оцените контент с точки зрения AI: есть ли FAQ, авторство, даты обновления, полнота ответов, структура. 10 правил контента для AI →
Пройдите по 10-15 ключевым страницам — не по всем сразу — и по каждой ответьте на четыре вопроса. Закрывает ли страница вопрос клиента целиком, без необходимости уходить на другой сайт за частью ответа? Есть ли явный блок FAQ или HowTo, оформленный как отдельные вопрос-ответ, а не растворённый в сплошном тексте? Указан ли автор материала с именем, должностью и ссылкой на профиль? Стоит ли дата публикации или обновления и не устарела ли она больше чем на 6-12 месяцев для тем, где это важно?
Отдельно проверьте работу с сущностями: упоминаются ли явно название компании, конкретные продукты и услуги, город, профессиональные термины отрасли — вместо общих формулировок вроде «предлагаем качественные услуги». Нейросеть собирает ответ из фрагментов текста, а обезличенные фразы просто нечего цитировать.
Итог шага — список страниц, отсортированных по приоритету доработки: сначала те, что уже получают трафик, но не дают AI зацепиться за конкретный факт.
Шаг 4: E-E-A-T аудит
Проверьте сигналы экспертности: профили авторов, их квалификация, авторство статей, рецензирование, сертификаты, ссылки на профессиональные профили.
E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — для нейросетей это не абстракция, а конкретный набор проверяемых сигналов. Составьте таблицу по каждому автору на сайте: указана ли квалификация (диплом, сертификат, стаж), есть ли отдельная страница профиля с фото и биографией, ссылается ли профиль на внешние подтверждения — LinkedIn, профильные ассоциации, публикации.
Для YMYL-тематик (медицина, стоматология, юриспруденция, финансы) этот шаг критичен: нейросети сознательно фильтруют источники по надёжности и с большей вероятностью процитируют клинику, где указан лицензированный врач с фото и стажем, чем анонимный текст без подписи. Проверьте также, есть ли на сайте факт рецензирования материалов — отметка «проверено экспертом» с именем и датой.
Если у большинства статей нет автора или он указан обезличенно («редакция», «команда сайта») — это первое, что стоит исправить, и один из самых недооценённых по эффекту пунктов аудита.
Шаг 5: ORM и отзывы
Проанализируйте отзывы на Яндекс Картах, Google, профильных площадках. Рейтинг, количество, свежесть, ответы на негатив. Репутация в AI →
Соберите отзывы со всех площадок, которые могут стать источником для нейросети: Яндекс Карты, Google Business Profile, 2ГИС, отраслевые агрегаторы и маркетплейсы, если бизнес там представлен. По каждой площадке зафиксируйте: средний рейтинг, количество отзывов, дату последнего отзыва и долю отзывов с ответом от компании.
Ориентир: рейтинг ниже 4.2, меньше 20 отзывов или последний отзыв старше полугода — сигналы, на которые нейросеть отреагирует нейтрально или пропустит бизнес при формировании рекомендации. Рейтинг от 4.6, от 50+ отзывов со свежестью в пределах 1-2 месяцев и ответами на 80-100% отзывов — характеристика бизнеса, который AI-модели цитируют охотно.
Результат шага — карта репутации по всем площадкам с приоритетом: где нарастить количество отзывов, где отработать негатив, где актуализировать данные.
Шаг 6: Конкурентный анализ
Проверьте 3-5 конкурентов по тем же запросам в AI. Кого рекомендуют? Какая у них разметка? Какие отзывы? Найдите точки роста.
Выберите 3-5 прямых конкурентов — тех же, с кем вы уже сталкиваетесь в классической выдаче или в тендерах. Задайте им те же 20-30 запросов, что и на шаге 1, и зафиксируйте: кого нейросеть упоминает чаще, на какой источник ссылается при упоминании конкурента (сайт, отзовик, статья в СМИ), какая у них разметка Schema.org — можно проверить прямо в исходном коде страницы (Ctrl+U, поиск по «application/ld+json»).
Сравните структуру контента конкурентов: у кого есть явные FAQ-блоки, авторские профили, актуальные даты обновления. Часто именно эти детали, а не масштаб бизнеса, определяют, кого выберет нейросеть при прочих равных.
Составьте сравнительную таблицу по найденным точкам: где вы уже сильнее конкурентов, где отстаёте. Расхождения с лидерами ниши подскажут, какие изменения дадут быстрый эффект в AI-видимости.
Шаг 7: Дорожная карта
Составьте план действий на 8-12 недель с приоритетами: техническое (1-2 нед), контент (3-6 нед), ORM (ongoing), мониторинг (ежемесячно).
Дорожная карта — не список пожеланий, а план с датами и ответственными. Разбейте рекомендации из шагов 1-6 на три горизонта. Недели 1-2 — техническое: снять блокировки для AI-краулеров в robots.txt, добавить llms.txt, исправить критичные ошибки Schema.org — без этого остальные усилия нейросетям физически не видны. Недели 3-6 — контент: доработать FAQ и авторские профили на приоритетных страницах, дописать неполные ответы. Недели 5-12 — репутация и мониторинг: системная работа с отзывами, повторный AI Visibility Scan для проверки динамики.
Назначьте ответственного за каждый блок — обычно связка «веб-разработчик + контент-менеджер + маркетолог» — и зафиксируйте KPI: рост числа платформ, где упоминается бренд, рост позиции в ответах, снижение доли негативных упоминаний.
Если самостоятельное внедрение буксует или в команде нет ресурса вести это системно, дальнейшее сопровождение AI-видимости можно передать на аутсорс — стоимость постоянного мониторинга и доработок начинается от 80 000 ₽/мес.
Самостоятельный GEO-аудит vs профессиональный: сравнение стоимости и глубины
| Параметр | Самостоятельно | Профессионально |
|---|---|---|
| Стоимость | Бесплатно (ваше время) | от 60 000 ₽ |
| Время | 2-4 недели | 2-3 недели |
| Глубина | Базовая | Полная (50+ пунктов) |
| Инструменты | Ручная проверка | API + автоматизация |
| Дорожная карта | Общая | Детальная с KPI |
| Для кого | Стартапы, малый бизнес | Средний/крупный бизнес |
FAQ
Сколько времени занимает GEO-аудит?
Самостоятельный — 2-4 недели (несколько часов в день). Профессиональный — 2-3 недели от заказа до отчёта.
Какие инструменты нужны?
Минимум: ChatGPT, ЯндексGPT, Perplexity (бесплатно), Google Rich Results Test, Screaming Frog (бесплатная версия). Профессионально: Ahrefs/Semrush, API нейросетей, Schema Validator.
Как часто повторять аудит?
Полный аудит — раз в полгода. Экспресс-диагностику — ежеквартально. Мониторинг AVS — ежемесячно.
Что проверять в первую очередь?
Начните с AI Visibility Scan: задайте 20-30 запросов клиентов в ChatGPT, ЯндексGPT, Perplexity. Затем — техническая проверка: robots.txt для AI-краулеров, наличие llms.txt, валидность Schema.org разметки.
Когда нужен профессиональный GEO-аудит?
Если бизнес серьёзно зависит от онлайн-лидов, работает в конкурентной нише или относится к YMYL-тематике (медицина, финансы). Профессиональный аудит окупается при получении 1-2 клиентов из AI-канала.
Заказать GEO-аудит или связаться с нами можно через форму на сайте, по email info@geoaudit.org или в Telegram @geoaudit — отвечаем в течение двух часов в рабочие дни.