SEO — фундамент доступности и релевантности
Если страница закрыта, не индексируется, не отвечает на интент или не содержит проверяемой информации, новый ярлык не исправит базовую проблему. Google прямо подчёркивает, что обычные SEO-рекомендации остаются актуальными для AI-функций поиска.
AEO — фокус на готовом ответе
Answer Engine Optimization обычно используют, когда задача — сформулировать ясный ответ, который может использовать поисковая система, ассистент или rich result. На практике это хорошая структура, FAQ там, где вопросы реальны, таблицы, определения и контекст.
GEO — генеративная видимость и источники
Generative Engine Optimization удобнее использовать для задач видимости в AI-ответах: упоминание бренда, цитирование, качество источника, внешняя консистентность, prompt measurement и работа с продуктами вроде ChatGPT Search, Google AI или Яндекс Нейро.
LLMO — широкий ярлык вокруг языковых моделей
LLMO часто применяют шире: оптимизация контента и сущностей для LLM. Проблема термина в том, что он может смешивать обучение модели, retrieval, поиск и генерацию. Поэтому в ТЗ лучше писать конкретную систему и проверяемый результат.
Как назвать услугу — вторично
Если подрядчик не может объяснить, какие URL меняются, какие источники будут построены и как измеряется результат, терминология не спасает. В 21SEO работы раскладываются на технический доступ, контент/данные, entity layer, внешние источники и measurement.
Что проверить до внедрения
- Назвать конкретные AI-продукты, важные для аудитории.
- Определить, нужен ли referral traffic, mention, citation или accuracy.
- Разделить технические работы, контент, сущности и внешние источники.
- Зафиксировать метрики до запуска.
На что опирается материал
Для меняющихся функций поисковых систем и AI 21SEO отделяет официально подтверждённые требования от практической интерпретации.