"как я подхожу к AI SEO контекст: мы делаем Extruct, deep research агенты для поиска и исследования компаний. не надо быть гением, чтобы понять, что сейчас большую часть ресёрча компаний люди делают в чатботах. ""расскажи про компанию X"", ""кто их конкуренты"", ""какой у них funding"" это всё уже идёт в Claude и ChatGPT, Perplexity. поэтому логично было подумать, как туда пробиться и забирать траффик отткда. самое простое, что сделал: начал публично выкладывать все data points, которые мы наресёрчили агенты. генерю страницы прямо в Cursor, подключаюсь к БД, делаю постпроцессинг, массово публикую. сейчас порядка 5к страниц под long-tail запросы а-ля lindy funding, s25 batch (вторая позиция после официальной директории btw) или top b2b startups in Spain. organic search сейчас у нас ~20%. другой вопрос с конвертацией, но top of the funnel это генерит. теперь думаю, как это усилить. посмотрел штук 20 тулов для AI visibility. паттерн один: topic modeling → генерация промптов → пуш в LLM-чатботы. у меня ощущение, что часть из них просто дёргает API веб-поиска, а не эмулирует реальные пользовательские сессии. а разница есть: API ≠ консьюмерский продукт. в таком сетапе выглядит не супер полезно. главная проблема: ни один тул не показывает объём запросов по промпту. без этого ты оптимизируешь под фразы, которые никто не вводит. понятно, что это непросто достать даже самим вендорам. а в LLM-поиске long tail ещё тяжелее, уникальных запросов больше, агрегировать клики по ним нельзя. с другой стороны, я на это смотрю больше как на упражнение по оттачиванию позиционирования. полезно думать, как генерится интент на твой продукт или проблему. это может быть хорошим циклом, который связывает лендинги, копирайтинг и сам продукт особенно если ты ещё до PMF. если копнуть в теорию, то ни у кого пока нет своего полноценного индекса. это general meta-search wrapper + LLM reasoning. да, есть кроулеры, есть оптимизации с кэшированием и свой re-ranking, но базово весь поиск всё равно лежит на поисковых движках. LLM разбивает твой промпт на 2-5 подзапросов и шлёт их в Google, Bing или Brave. потом ходит по топ-ссылкам, чанкует контент, цитирует то, что релевантно. пример: запрос ""SEO agency NYC"" в Perplexity превращается в три отдельных Google-запроса — ""seo agencies nyc"", ""top seo companies new york city"", ""best seo firms ny"". вся эта возня с visibility идёт от того, как происходит ранжирование внутри RAG. но базовые принципы SEO никуда не делись. E-E-A-T — доверие к домену, авторитетность автора, бэклинки, директори, отзовики. говорят, что UGC площадки с высокой цитируемостью положительно влияют на AI SEO: Reddit, G2, Capterra, Trustpilot. форумы и отзывы сейчас весят для brand mentions больше, чем в классическом SEO. что подметил из рисерча: 1. читаемость важна на уровне чанка. в ответ LLM попадают 1-2 чанка, а не весь документ. поэтому у каждой статьи должен быть чёткий TL;DR в начале. 2. каждый inference немного разный. нет детерминированного ""ты на 4-м месте по этому запросу"" - позиция плавает. 3. онлайн-сигналов (кликов) в RAG-поиске меньше, но есть другой сигнал: какие документы LLM процитировала, а какие проигнорировала. то есть feedback loop дольше, надо это учитывать, когда катишь конетнт. 4. тректинг атрибуции через прямые заходы делать бесполезно. влияние будет заметно только в direct траффике. лучше это распрашивать в онбординге. что ещё делаю: 1. пишу по 3 поста в день на Reddit с мягким упоминанием бренда. руками, не автоматизирую. 2. смотрю, на что LLM ссылается в web search, это единственный способ понять, под какой контент имеет смысл писать и где пробелы. честно: серебряной пули нет. это educated guessing плюс базовая SEO-гигиена. большинство AI SEO тулов пока выглядят скорее как агентства, продают ручную работу под видом автоматизации. кто трекает AI-цитирования в масштабе? если кто-то делает что-то инетерсное в этом домене такое, напишите в личку, с радостью познакомлюсь."