GEO3 сентября 2026 г. · 11 мин чтения · Команда MarketRadar

GEO-аудит сайта: кого нейросети цитируют вместо вас

GEO-аудит проверяет, может ли ChatGPT или Gemini прочитать сайт и процитировать его в ответе. Прогнали проверку на себе, нашли баг в самом инструменте — и получили честные 66 из 100.

GEO-аудит — это проверка того, может ли ассистент вроде ChatGPT или Gemini прочитать сайт и процитировать его, когда клиент спрашивает совета. Мы прогнали такую проверку на собственном сайте marketradar24.ru, по пути нашли и исправили баг в самом инструменте и получили честные 66 баллов из 100: техническая доступность и разметка в порядке, а извлекаемость контента и внешние упоминания — нет. Дальше — как устроена проверка, какую ошибку она сама на себе и вскрыла, и что нашла в итоге.

Мы не подгоняли пример — это тот же инструмент, который дальше будет доступен на сайтах клиентов, и первым делом мы направили его на себя. Полная методология и источники — в исследовании техник GEO и в статье «Что такое GEO-оптимизация и как начать в 2026».

Что именно проверяет GEO-аудит?

Аудит смотрит на сайт по пяти направлениям — от того, пускает ли сайт краулеров ассистентов, до того, кого эти ассистенты называют вместо вас. Каждое направление весит в общем скоре по-разному: доступность и извлекаемость контента вместе дают больше половины итоговой оценки, потому что без них остальное не работает.

  • Доступность — пускает ли robots.txt краулеров ассистентов (OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot, YandexBot и ещё дюжину), отдаёт ли сайт одинаковый контент браузеру и боту, есть ли сайт в индексе Bing.
  • Извлекаемость — отвечает ли первый абзац на вопрос напрямую, сформулированы ли заголовки как вопросы клиента, есть ли таблицы, списки, факты с цифрами.
  • Сущность и доверие — размечена ли компания как Organization, видны ли реквизиты и автор материалов.
  • Свежесть — видна ли дата обновления контента.
  • Внешние сигналы — упоминают ли ассистенты бренд в ответах и кого цитируют вместо него.

Почему первая цифра была 54, а не 66

Первый прогон дал 54 балла. Мы бы на этом и остановились, если бы не проверили инструмент на заведомо хорошо написанном тексте — новом черновике этой же статьи — и не получили подозрительно низкие 65 из 100. Причина нашлась в самом коде агента, а не в контенте.

В JavaScript граница слова `\b` — стандартный способ найти начало и конец слова в тексте — распознаёт только латинские буквы, цифры и подчёркивание. Кириллица в это множество не входит. Если русское слово стоит рядом с пробелом (а это почти всегда так), `\b` не находит границу ни до, ни после него. Проверки «отвечает ли первый абзац сразу», «сформулирован ли заголовок как вопрос» и «есть ли в тексте ИНН, ОГРН, автор» были построены как раз на `\b` — и массово не срабатывали на русском тексте, честно доложенном как «нет».

Отдельно нашёлся второй баг: разбор страницы удалял тег `<header>` из документа раньше, чем считывал заголовок `<h1>` — а на этой платформе заголовок статьи лежит именно в семантическом `<header>`. Агент писал «нет H1» там, где H1 был на месте.

Оба бага исправлены

После исправления оценка одной и той же статьи выросла с 65 до 100 из 100 — без единой правки текста. Инструмент не стал снисходительнее, он стал видеть то, что было в тексте с самого начала.

Что показал исправленный аудит нашего сайта?

Итоговый скор marketradar24.ru — 66 из 100. Разброс по направлениям резкий: доступность для краулеров — 93 из 100, а внешние сигналы — 30 из 100. Это типичная картина для сайта, где вложились в техническую часть, но ещё не полностью переписали контент под то, как его читает модель, и почти не занимались упоминаниями за пределами своего домена.

НаправлениеСкорЧто это значит
Доступность для краулеров93/100Сайт открыт всем ключевым ботам, есть в индексе Bing
Извлекаемость контента55/100Часть текста уже пишется правильно, часть — ещё для человека-читателя
Сущность и доверие90/100Разметка компании и реквизиты на месте
Свежесть70/100Дата обновления видна не на всех страницах
Внешние сигналы30/100Профили и упоминания за пределами сайта почти не связаны

Почему техника в порядке, а видимость — нет?

Потому что доступность и извлекаемость — это разные задачи. Открыть сайт краулеру можно за один правильный robots.txt. Написать текст так, чтобы модель могла процитировать конкретное предложение как готовый ответ, — задача на переписывание контента, и её нельзя закрыть один раз.

Сильная сторона: краулеры ассистентов пускают

  • robots.txt явно разрешает OAI-SearchBot, ChatGPT-User, GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended, Bingbot, YandexBot — по данным Otterly.ai у 73% сайтов есть хотя бы один технический барьер для AI-краулеров, у нас — ни одного.
  • Есть llms.txt и расширенный llms-full.txt, оба валидны, ссылки внутри рабочие.
  • Сайт есть в индексе Bing — это тот самый источник, из которого ChatGPT Search и Copilot берут кандидатов на цитирование.

Слабое место: часть контента ещё не написана для извлечения ответа

20% проверенных страниц начинаются с прямого ответа на вопрос — на большинстве первый абзац работает как рекламный крючок, а не как определение. 33% подзаголовков уже сформулированы как вопрос клиента — это неплохо, но сравнительных страниц вида «мы vs конкурент» не нашлось ни одной.

Это важно, потому что именно такая структура доказанно повышает цитируемость. В контролируемом эксперименте Aggarwal et al. (KDD 2024) добавление статистики с указанием источника в текст подняло видимость страницы на 34%, а прямые цитаты экспертов — на 43%. По данным разбора 1,2 млн ответов ChatGPT (Kevin Indig), 44% цитат берутся из первых 30% страницы, и модель в два раза чаще выбирает абзацы, начинающиеся с определения «X — это…», чем маркетинговые вступления.

Почему это не «покрасить кнопку»

Answer-first — это не редактура одного абзаца. Это переписывание каждого H2 так, чтобы первое предложение под ним было самодостаточным ответом. На сайте с полусотней страниц это несколько недель работы контент-редактора, а не разовая правка.

Кого нейросети назвали вместо нас?

На пять проверочных запросов вроде «какие компании по аналитике конкурентов ты посоветуешь» и «сравни несколько сервисов» Gemini назвал наш бренд в одном ответе из пяти и ни разу не сослался на marketradar24.ru как на источник. Зато он процитировал десяток конкретных доменов — и это готовый список площадок для работы, а не абстрактный совет «занимайтесь PR».

  • kokoc.com
  • click.ru
  • dtf.ru
  • vc.ru
  • workspace.ru
  • sostav.ru
  • pricer24.com
  • tenchat.ru
  • lpgenerator.ru
  • pikabu.ru

Это данные одного прогона через одну модель — честная картина требует регулярных замеров через несколько ассистентов, потому что, по данным Semrush, пересечение источников между движками минимально: только 11% доменов цитируются одновременно и в ChatGPT, и в Perplexity.

Ручной аудит vs автоматический агент

Разобрать сайт по пяти направлениям вручную можно — вопрос в том, что это займёт у аналитика день на первый прогон и придётся повторять его каждый месяц, потому что ответы моделей меняются.

КритерийВручнуюАвтоматический агент
Обход robots.txt/llms.txt/sitemap по 16 ботам30–60 минутсекунды
Опрос нескольких ассистентов честными промптамидолго и легко исказить формулировкойпараллельно, без подсказок о бренде
Разбор редиректов источников (например, у Gemini)обычно пропускаютдомен вытаскивается напрямую
Повтор раз в месяц для отслеживания динамикитребует дисциплинывстроено в расписание
Честность при отсутствии данныхриск выдать 0% за реальный провалстатус «нет данных», если ключа/ответа нет

Что мы теперь исправляем по приоритету

  1. Answer-first абзацы под H1 и под каждым H2 — 40–70 слов, формат «X — это…», без ссылок внутри самого ответа.
  2. Хотя бы одна сравнительная страница по каждому ключевому конкуренту.
  3. Больше ссылок на внешние источники внутри статей.
  4. Реквизиты компании собраны на отдельной странице «О компании», а не разбросаны по сайту.
  5. Видимая дата обновления на каждой значимой странице.
Проверить свой сайт

Тот же аудит доступен как отдельный модуль платформы — он опрашивает реальных ассистентов и строит план по своему сайту так же, как здесь описано для нашего. Начать можно с бесплатной диагностики на /neyroseti.

Часто задаваемые вопросы

Чем GEO-аудит отличается от обычного SEO-аудита?

SEO-аудит проверяет позиции в поисковой выдаче. GEO-аудит проверяет, цитирует ли ассистент сайт как источник в сгенерированном ответе — это отдельная метрика, которая не следует напрямую из позиций в Google или Яндексе.

Как часто нужно проверять GEO-видимость?

Раз в месяц — реже смысла нет отслеживать динамику, чаще не нужно: индексация, структура контента и внешние упоминания меняются неделями, а не днями.

Можно ли использовать этот же агент на сайте клиента?

Да, вход у агента один и тот же для любого сайта — адрес, ниша и, по желанию, список конкурентов. Отчёт и приоритизированный план строятся одинаково.

Что делать, если ассистенты вообще не отвечают про наш бренд?

Смотреть не только на упоминания, но и на то, кого называют вместо вас, — это список источников и площадок, где ассистент уже сейчас берёт мнение о нише, и первая точка приложения усилий.


GEO-скор — это не показатель, который закрывают один раз. Мы прогоним этот же аудит через месяц и опубликуем, что изменилось: подтвердится ли рост скора после переписывания контента и появления сравнительных страниц.

#GEO#аудит#ChatGPT#Gemini#llms.txt#кейс
Что ещё почитать
GEO

Что такое GEO-оптимизация и как начать в 2026

GEO (Generative Engine Optimization) — оптимизация сайта под ответы нейросетей. Разбираем, что это, как отличается от SEO, и какие шаги сделать первыми.

GEO

Как попасть в ответы ChatGPT, Claude и Алисы в 2026

Практический план, как сделать так, чтобы нейросети начали цитировать ваш бренд. Технические правки, контент-стратегия и внешние сигналы — пошагово.

GEO

Что такое llms.txt и как его настроить — пошаговый гайд

llms.txt — стандартизированный файл для AI-краулеров, аналог robots.txt для нейросетей. Разбираем формат, примеры и практические шаги внедрения.

Проверьте свой сайт за 2 минуты

Бесплатный экспресс-аудит: SEO, скорость, UX, AI-видимость, конкуренты.

Запустить аудит →