особый русский digital

Как проверить свою организацию по GEO: небольшой чек-лист GEO, или оптимизация присутствия в ответах ИИ, стало еще одним направлением работы пиарщиков. Почему так случилось? Всё просто: если SEO исторически больше связано с технической стороной поиска, то GEO во многом зависит от того, какие смыслы транслирует организация и насколько понятно объясняет свою работу. А это как раз поле, на котором играем мы, коммуникаторы. Собрали небольшой чек-лист, который поможет оценить, насколько хорошо информация об организации представлена в ответах ИИ. 1⃣ Соберите пул запросов. Подумайте, что люди могут искать: информацию о ведомстве, его услугах и сервисах, решении бытовых проблем или контактах. Формулируйте запросы так, как их задал бы обычный человек. Например, не «полномочия администрации в сфере ЖКХ», а «Куда жаловаться на протекающую крышу в городе N». 2⃣ Используйте «чистый» аккаунт. Проверяйте запросы в нейросетях без истории переписки и персональных настроек, которые могут влиять на ответы. По возможности отключите память и персонализацию. 3⃣ Используйте разные платформы. Задайте нескольким ИИ-ассистентам (как российским, так и зарубежным) один и тот же список запросов из первого пункта. Для каждого запроса зафиксируйте, упоминается ли организация в ответе, правильно ли описаны ее функции и услуги, актуальны ли контакты, адреса, сроки и порядок действий, есть ли ошибки. 4⃣ Проверьте источники. Посмотрите, на какие сайты ссылается ИИ: официальный ресурс организации, СМИ, справочники или публикации других ведомств. Это поможет понять, откуда нейросеть берет информацию и на какие данные у нас есть возможность влиять, какие можно актуализировать или дополнить. 5⃣ Исправьте ошибки и повторите проверку. Начните с фактических неточностей, устаревших сведений и пробелов на официальных ресурсах, затем проверьте внешние источники. Через некоторое время повторите тест по тому же списку запросов и сравните результаты. 📌 Главная сложность с GEO сейчас в том, что нейросети работают по принципу «черного ящика». Мы не можем заглянуть внутрь и точно понять алгоритм, как формируется каждый ответ. Поэтому в работе с информацией опираемся на принцип «Будет ли полезен этот контент для нашей аудитории?» Если ответ «да», значит, мы движемся в правильном направлении.