---
title: "AI SEO і GEO: що справді працює, а що міф - Łukasz Rogala"
description: "До відповідей AI потрапляють через пошук або через пам'ять моделі. Що має докази, що спростували мої тести і як 34 ринки називають GEO, LLMO та AI SEO."
url: "https://rogala.pro/uk/blog/ai-seo-ta-geo/"
language: "uk"
author: "Łukasz Rogala"
published: "2026-10-17T20:00:00+02:00"
modified: "2026-10-17T23:20:59+02:00"
---

[Блог](https://rogala.pro/uk/blog/)

# AI SEO і GEO без міфів: що справді працює

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/uk/#about) · 17 жовтня 2026 р. · 19 хв читання

**До відповідей ChatGPT, Gemini, Perplexity і AI Overview марка потрапляє переважно двома дорогами, які перетинаються, а AI SEO - це робота над обома:**

1. Через пошук. Модель під час відповіді шукає в мережі й цитує частину знайдених сторінок. Тут діє те саме, що в SEO: доступ для роботів, індекс, видимість за ключовим словом і його варіантами та фрагменти, які відповідають на запитання без решти сторінки. Результат видно, як і в SEO, через тижні або місяці.
2. Через пам'ять моделі. Модель відповідає з того, чого навчилася до завершення тренування, і ця пам'ять впливає також на те, кого вона називає, коли шукає в мережі. Тут важить те, що про марку написали інші, та один послідовний опис марки в багатьох джерелах. Темпу змін у пам'яті я не вимірював, тож у горизонті кварталу нічого тут не обіцяю.

**Більшість «хитрощів GEO» не має доказів, а частину з них я перевірив на власних даних.** Файл llms.txt і структуровані дані не мають доказів, що дають цитування. Більше заголовків не підняло сторінки до топ-3 у моєму тесті. Тест, чи позиція за підзапитами передбачає цитування краще, ніж позиція за основним ключовим словом, нічого не вирішив, а мій перший висновок із нього спростувала перехресна перевірка. Докази до кожного з цих речень наведено нижче.

**Перш ніж написати цей текст, я перевірив, як цю роботу називають люди на 34 ринках, і в 56 із 57 результатів Google на запитання про неї відповідав AI Overview.** Я зібрав попит на 105 різних ключових слів про AI SEO з 34 ринків, від 23 до 34 ключових слів на ринок (разом 871 пара ринок-ключове слово, з них 368 з обсягом пошуку), і 57 результатів Google за цими ключовими словами на 27 ринках, разом з AI Overview та запитаннями з розділу «Люди також запитують». До результатів не зараховую неоднозначних ключових слів «aeo», «geo» і «what is geo». Дані: DataForSEO, 17 жовтня 2026. Обсяг пошуку - це медіана за 12 місяців, а варіанти, які Google Ads склеює в одне число (наприклад «ai seo» і «seo ai»), рахую один раз. Збір даних коштував 5,39 USD.

## Що таке AI SEO і як його називають?

**AI SEO - це робота над тим, щоб марка з'являлася у відповідях, які генерує AI: в AI Overview і режимі ШІ в Google, у ChatGPT, Gemini, Perplexity і Copilot.** Ця сама робота має кілька назв, а відмінності між ними здебільшого маркетингові:

| Назва | Повна назва | Де веде за пошуками |
|---|---|---|
| GEO | generative engine optimization, оптимізація під генеративні пошукові системи | 11 із 26 ринків мого блогу, зокрема Німеччина, Франція та Південна Корея; без неоднозначного ключового слова «ai seo» 25 із 26 |
| AI SEO | просування сайтів в AI, також під локальними назвами | 13 із 26, зокрема Польща та США, головно завдяки ключовому слову «ai seo»; в Іспанії нічия з GEO |
| LLMO | large language model optimization, оптимізація під великі мовні моделі | Японія |
| AEO | answer engine optimization, оптимізація під пошукові системи відповідей | жоден із 26 ринків (без самого ключового слова «aeo», яке має інші значення) |

**Назва GEO має наукове джерело, а фундамент усієї цієї роботи той самий, що в SEO.** GEO походить із наукової праці з листопада 2023 року, прийнятої на конференцію KDD 2024. Її автори, Pranjal Aggarwal зі співавторами, показали на власному тестовому наборі, що зміни в тексті можуть збільшити видимість джерела у генеративних відповідях навіть на 40% (arXiv). Google пише в документації, що оптимізація під генеративний пошук - це й далі SEO (Google Search Central). Cyrus Shepard із Zyppy відповідає схоже на запитання, чи потрібна компанії окрема стратегія GEO:

> «For the vast majority of websites, almost certainly not.»
>
> Cyrus Shepard, Zyppy Signal, 04.08.2026 («Для переважної більшості сайтів майже напевно ні»)

**Люди теж не мають однієї назви для цієї роботи, і це видно в результатах Google.** Запитання «Jak nazywa się pozycjonowanie w AI?» з'являється в розділі «Люди також запитують» у польських результатах, його відповідники - в результатах із Німеччини, Іспанії та Фінляндії, а англійське «What is AI SEO called now?» - у результатах із США, Швеції та Сінгапуру. Запитання про різницю між GEO (або LLMO) і SEO з'являється на 9 із 27 перевірених ринків, від Бразилії до Японії.

**Як 20 ринків називають AI SEO**

Горизонтальні смуги для 20 ринків. Кожна смуга ділить місячний попит на ключові слова про AI SEO на п'ять частин: GEO, AI SEO і локальні назви, саме ключове слово «ai seo», LLMO та інші (AEO, ChatGPT SEO). Поряд сума пошуків на місяць.

*Медіана місячного обсягу за 12 місяців, DataForSEO Labs, 17 жовтня 2026. На кожному ринку ключові слова мовою ринку й англійські; варіанти, склеєні Google Ads, враховано один раз; без ключових слів «aeo», «geo» і «what is geo», які мають також інші значення. Ключове слово «ai seo» показую окремо, бо Google показує за ним і AI-інструменти для SEO; без нього GEO веде на 25 із 26 ринків мого блогу з попитом, а в Японії LLMO. Показано ринки щонайменше з 500 пошуками на місяць. Нижче порогу: Угорщина, Румунія, Україна, Норвегія, Греція та Саудівська Аравія; у Чехії в даних немає попиту.*

**Назва, що домінує, залежить від ринку.** В Японії 72% із близько 16 730 пошуків на місяць у цій темі - це LLMO, а саме ключове слово «llmo» має близько 12 100 пошуків, більше, ніж «ai seo» у США (близько 6 600). У Німеччині й Франції домінує GEO (64% і 66%), у Південній Кореї 83%. У Польщі 58% із близько 2 265 пошуків на місяць - це AI SEO разом із ключовим словом «ai seo» та польськими описами («pozycjonowanie ai», «pozycjonowanie w ai»), а GEO - 32%. У США AI SEO і GEO йдуть пліч-о-пліч: 42% і 39% із близько 25 400 пошуків на місяць, а в Іспанії нічия (44% і 44%). У Чехії в даних немає попиту на жодну з назв.

**Ключове слово «ai seo» неоднозначне, тож частку AI SEO розглядаю як верхню межу.** За «ai seo» Google показує поряд із текстами про AI SEO також AI-інструменти й посібники про те, як робити SEO за допомогою AI: у США це понад половина результатів у топ-10, у Данії щонайменше 6 із 8. Проте AI Overview за цим ключовим словом у США й Данії описує AI SEO як оптимізацію під відповіді AI, тож Google вважає його назвою цієї роботи. Без цього одного ключового слова GEO веде на 25 із 26 ринків мого блогу, а в Японії залишається LLMO. У Польщі однозначні польські описи («pozycjonowanie ai», «pozycjonowanie w ai») мають разом близько 580 пошуків на місяць, а GEO близько 725. Інструментам AI для SEO присвячу окремий текст.

**Саме ключове слово «aeo» не рахую, бо в Польщі воно означає передусім митний сертифікат, а в США частина результатів - це біржові котирування мережі одягу American Eagle.** За «aeo» у польському Google три з чотирьох перших результатів - сторінки міністерства фінансів. Ключові слова з повною назвою, наприклад «answer engine optimization», рахую в серії «Інші».

**Кожна мовна версія цього тексту вживає назву, яку шукають люди на відповідному ринку.** Японська говорить про LLMO, німецька й французька про GEO, а польська про «pozycjonowanie w AI» та AI SEO. Попит в Україні малий: усі ці назви разом мають там 255 пошуків на місяць (дані з 17 жовтня 2026), тож ця версія вживає AI SEO та GEO поряд.

### Ця стаття іншими мовами (26)

- [PolskiPozycjonowanie w AI: GEO, LLMO i AI SEO bez mitów](https://rogala.pro/blog/pozycjonowanie-w-ai/)
- [EnglishAI SEO and GEO Without the Myths: What Actually Works](https://rogala.pro/en/blog/ai-seo-geo/)
- [DeutschGEO und KI-SEO: Was bei der Optimierung für KI wirklich funktioniert](https://rogala.pro/de/blog/geo-seo/)
- [EspañolGEO y AI SEO sin mitos: qué funciona de verdad en la IA](https://rogala.pro/es/blog/geo-seo-ia/)
- [FrançaisGEO et SEO IA : ce qui marche vraiment, sans mythes](https://rogala.pro/fr/blog/geo-seo-referencement-ia/)
- [ItalianoGEO e AI SEO: cosa funziona davvero, senza miti](https://rogala.pro/it/blog/geo-seo-ai-seo-cosa-funziona/)
- [PortuguêsGEO e AI SEO (SEO para IA): o que funciona, sem mitos](https://rogala.pro/pt/blog/geo-seo-sem-mitos/)
- [NederlandsGEO en AI SEO zonder mythes: wat echt werkt](https://rogala.pro/nl/blog/geo-ai-seo/)
- [ČeštinaGEO a AI SEO bez mýtů: jak se dostat do odpovědí AI](https://rogala.pro/cs/blog/ai-seo-geo-co-funguje/)
- [DanskAI SEO og GEO uden myter: hvad der faktisk virker](https://rogala.pro/da/blog/ai-seo-geo/)
- [SvenskaAI SEO och GEO utan myter: vad som faktiskt fungerar](https://rogala.pro/sv/blog/ai-seo-geo/)
- [Norsk bokmålAI SEO og GEO uten myter: hva som faktisk virker](https://rogala.pro/nb/blog/ai-seo-og-geo/)
- [SuomiAI SEO ja GEO ilman myyttejä: mikä oikeasti toimii](https://rogala.pro/fi/blog/ai-seo-geo/)
- [RomânăAI SEO și GEO fără mituri: ce funcționează cu adevărat în AI](https://rogala.pro/ro/blog/ai-seo-geo/)
- [MagyarAI SEO és GEO mítoszok nélkül: mi működik valójában](https://rogala.pro/hu/blog/ai-seo-geo/)
- [ΕλληνικάGEO και AI SEO χωρίς μύθους: τι λειτουργεί πραγματικά](https://rogala.pro/el/blog/geo-seo-ai-horis-mythous/)
- [العربيةGEO وAI SEO دون أساطير: ما الذي ينجح فعلًا في إجابات الذكاء الاصطناعي](https://rogala.pro/ar/blog/geo-wa-ai-seo/)
- [עבריתAI SEO ו-GEO: קידום ב-AI בלי מיתוסים](https://rogala.pro/he/blog/kidum-be-ai-geo/)
- [TürkçeAI SEO ve GEO: Yapay Zeka Optimizasyonunda Gerçekten Ne İşe Yarıyor?](https://rogala.pro/tr/blog/ai-seo-geo/)
- [日本語LLMO・GEO・AI SEOとは？俗説を除いた、根拠のある対策だけを解説](https://rogala.pro/ja/blog/llmo-geo-taisaku/)
- [한국어GEO 최적화와 AI SEO: 미신 없이 정리](https://rogala.pro/ko/blog/geo-choejeokhwa-ai-seo/)
- [繁體中文GEO 與 AI SEO：哪些做法真的有效，哪些只是迷思](https://rogala.pro/zh-hant/blog/ai-seo-geo-zenme-zuo/)
- [简体中文GEO 与 AI SEO：哪些做法有依据，哪些只是误区](https://rogala.pro/zh-hans/blog/geo-yu-ai-seo/)
- [ไทยAI SEO และ GEO: อะไรได้ผลจริง ไม่มีมายาคติ](https://rogala.pro/th/blog/ai-seo-geo/)
- [Tiếng ViệtAI SEO và GEO không lầm tưởng: điều gì thực sự hiệu quả](https://rogala.pro/vi/blog/ai-seo-geo/)
- [Bahasa IndonesiaGEO dan AI SEO tanpa Mitos: Apa yang Benar-Benar Berhasil](https://rogala.pro/id/blog/geo-dan-ai-seo/)

## Як AI вибирає джерела відповіді?

**Модель відповідає з пошуку або з пам'яті, і від цього залежить, що ви взагалі можете змінити.** Коли вона шукає в мережі, розбиває запитання на кілька запитів, отримує результати, добирає з них фрагменти й частину цитує. Google називає це в документації «query fan-out»: система надсилає багато пов'язаних пошуків за підтемами та з різних джерел (Google Search Central). Коли модель не шукає, вона відповідає з того, чого навчилася під час тренування, і тоді позиція сторінки в Google нічого не змінює.

**Ці дороги перетинаються, бо пам'ять моделі впливає й на відповідь, під час якої модель шукала в мережі.** Dan Petrovic із Dejan пише, що згадка марки в тексті відповіді спирається передусім на попередні знання моделі, а окрема сторінка майже не зрушує її (Dejan, 07.07.2026). Тому обидві дороги вимірюю окремо, але працюю над ними паралельно.

**Дві дороги до відповідей AI**

Матриця чотири на два. Стовпці: пошук і пам'ять моделі. Рядки: звідки модель бере вміст, що ви можете змінити, коли побачите ефект і як це перевірити.

*Той самий асистент на одне запитання шукає в мережі, а на інше відповідає з пам'яті. Дороги перетинаються, бо пам'ять впливає й на те, кого модель називає, але вимірюю їх окремо.*

**Як часто модель шукає в мережі, залежить від моделі: у моєму тесті від 10 до 94 ключових слів із 94.** Я перевірив це через програмний інтерфейс (API) на 94 ключових словах із проєктів, які веду, англійською та польською, в ніч із 3 на 4 жовтня 2026 і вранці вдруге. У тексті про [SEO-стратегію](https://rogala.pro/uk/blog/seo-stratehiia/) я описав той самий ефект на п'яти практичних запитаннях, тут він на більшому наборі.

- 93 із 94Стільки разів Gemini 2.5 Flash звернувся до пошуку в першому прогоні (у другому 94 із 94).Мій тест через API, 3-4.10.2026
- 71 із 94Стільки разів шукав Gemini 3.5 Flash (у другому прогоні 69 із 94).Мій тест через API, 3-4.10.2026
- 25 із 84Стільки разів шукав Gemini 3.1 Pro (10 викликів завершилися помилкою ліміту; у другому прогоні 32 із 94).Мій тест через API, 3-4.10.2026
- 10 із 94Стільки разів шукав Gemini 3.8 Flash (у другому прогоні 15 із 94). Для решти ключових слів він відповідав із пам'яті.Мій тест через API, 3-4.10.2026

**У цій конфігурації новіші версії Gemini Flash шукали рідше, але Gemini 3.1 Pro до цього зразка не пасує.** Pro має старіший номер версії, ніж 3.5 Flash, а шукав рідше за нього. Це одна родина моделей і одна конфігурація API, а не застосунок Gemini, який бачить користувач, тож числа розглядаю як сигнал, а не правило. Їх, однак, досить, щоб за кожного вимірювання перевіряти, на скількох запитаннях модель узагалі шукає.

**Пам'ять моделей про нову польську марку виявилася дірявою, а частина моделей вигадувала її опис.** У тому самому проєкті близько 500 відповідей на запитання про марки, для яких працюю, наосліп оцінювала окрема модель. Одна з нових польських марок у цьому наборі була невідома всім перевіреним моделям, а у 9 із 12 відповідей про неї опис був вигаданий. Частка вигадок залежала від моделі: від 5% до 77% відповідей про всі марки. Відповіді оцінювала одна модель-суддя, тож різниці нижче близько 10 відсоткових пунктів розглядаю як шум.

**Той самий домен може бути видимим на одній дорозі й невидимим на іншій.** Один із сайтів цитувався в режимі ШІ Google за 10 із 13 пар ключових слів, а у відповідях моделей без пошуку не з'явився жодного разу (0 із 13). Це один домен і 13 пар, тож це ілюстрація, а не правило.

**Споріднене явище видно в дослідженні більшого масштабу.** Dan Petrovic переказує дослідження Google Research на 13 моделях і 2 150 фактах з Вікіпедії: провідні з цих моделей, як-от Gemini 3 Pro і GPT-5, мають у вагах 95-98% цих знань, але не здатні відтворити 26-34% з них (Dejan, 17.08.2026). Це енциклопедичні факти, а не знання про марки, але висновок для марки схожий: наявність інформації в даних тренування не гарантує, що модель її скаже.

## Як потрапити у відповіді AI через пошук?

**На дорозі через пошук діє те саме, що в SEO, з однією відмінністю.** Google пише, що для потрапляння до AI Overview і режиму ШІ сторінка має бути в індексі та мати змогу з'явитися в результатах із фрагментом тексту, а додаткових технічних вимог немає (Google Search Central). Відмінність у тому, що модель ставить одразу кілька запитів, тож сторінка, видима лише за одним основним ключовим словом, має менше нагод бути процитованою, ніж сторінка, видима й за його варіантами. ChatGPT має при цьому власного пошукового робота (про нього нижче), тож видимість у Google не переноситься на нього напряму.

### Доступ для роботів AI

**Роботи AI-пошуку можуть бути заблоковані без відома власника сайту.** Файрвол або налаштування в мережі доставки вмісту (CDN) може їх блокувати, часто лише після перевищення порогу кількості запитів, тож один тест нічого не покаже. Перевіряю серію запитів з назвами роботів Google, OpenAI, Perplexity і Anthropic та порівнюю відповідь сервера з тією, яку отримує звичайний браузер.

**Блокування тренування моделей - це інше рішення, ніж блокування пошуку.** OpenAI розділяє ці ролі: GPTBot збирає вміст, який може потрапити в тренування моделей, а OAI-SearchBot визначає присутність у результатах пошуку ChatGPT. OpenAI пише, що сайти, які заблокують OAI-SearchBot, не показуватимуться у відповідях пошуку ChatGPT, а блокування GPTBot цього не змінює (OpenAI). Так само Google-Extended керує використанням вмісту моделями Gemini, але за словами Google не впливає ні на присутність, ні на позицію в пошуку (Google Search Central). Хто блокує всіх роботів AI одним перемикачем, може втратити присутність у пошуку ChatGPT, якої зовсім не хотів віддавати.

### Позиція за ключовим словом і підзапити

**Не знаю, чи вища позиція збільшує шанс на цитування, бо мої дані цього не вирішують.** У тексті про [SEO-стратегію](https://rogala.pro/uk/blog/seo-stratehiia/), у розділі про гіпотези, я описав статтю, яку за п'ятьма дуже близькими ключовими словами цитував AI Overview лише за одним, і то за тим, де вона стояла найнижче. Підзапити складає модель, і вони можуть бути різними в кожній відповіді, тож не існує одного сталого списку «підзапитів для ключового слова X». У моєму наборі з 94 ключових слів модель згенерувала за один прогін 493 різні підзапити, у середньому понад п'ять на ключове слово.

**Я перевірив, чи позиція за підзапитами передбачає цитування краще, ніж позиція за основним ключовим словом, і мій перший результат не пережив перевірки.** На парах ключове слово-сторінка з проєктів, які веду, я записав правило, перш ніж порахував результат. Мірою була площа під ROC-кривою (AUC), тобто те, наскільки добре сигнал розділяє цитовані й нецитовані сторінки (0,5 - рівень підкидання монети, 1 - розділення без помилок). Підзапити мали виграти, якщо їхня площа буде більшою щонайменше на 0,10. На 29 парах, відкладених для тесту AI Overview, різниця склала 0,44, тобто тест «пройдено».

**Перехресна перевірка показала, що я порівняв два вимірювання різної точності.** Рецензент, який перерахував усе з нуля, відтворив мої числа до цифри, але помітив, що позицію за основним ключовим словом я взяв з одного завантаження результатів Google, а цитування з п'яти. Після підрахунку позиції з тих самих п'яти завантажень різниця впала до 0,04, з довірчим інтервалом від -0,28 до +0,36. Тож я не показав, що підзапити кращі за позицію, ані що гірші. Обидва сигнали щось кажуть, тому працюю на обох.

**Позиція з одного завантаження з DataForSEO виявилася жеребкуванням одного з кількох варіантів результатів.** Коли я завантажив ті самі 94 ключові слова тричі з інтервалом близько години, два завантаження того самого ключового слова мали в медіані мало спільних адрес у топ-10: індекс Жаккара, тобто міра узгодженості двох множин від 0 до 1, склав 0,14-0,15. Частина варіантів, імовірно, - це результати, яких людина в браузері не бачить, бо за 5 ключовими словами браузер збігався з одним із них. AI Overview був при цьому стабільним: його наявність збігалася між завантаженнями в 97-99%. Тому позицію з цього інструмента рахую сьогодні як частку з близько 10 завантажень, надісланих одночасно. Інші інструменти так не перевіряв.

### Фрагменти, які відповідають самостійно

**Модель зазвичай користується не всією сторінкою, а фрагментами, які відповідають на її запит.** Тому пишу так, щоб кожен фрагмент можна було зрозуміти без решти сторінки: відповідь у першому реченні під заголовком, конкретні числа зі знаменником і датою, назви замість «це» і «той». Кожен абзац у цьому тексті починається з речення з висновком саме з цієї причини. Це добра практика письма, яка допомагає й людям, а не окрема техніка під AI.

**Це не означає, що треба рубати вміст на дрібні шматки чи множити заголовки.** Google прямо пише, що немає вимоги ділити вміст на дрібні фрагменти, щоб AI краще його розумів (Google Search Central). Я також перевірив, чи більше заголовків допомагає потрапити до топ-3. На 632 сторінках із топ-10 за 119 запитами англійською з ніші програмного забезпечення для бізнесу (США, 26 вересня 2026) відношення шансів склало 0,95 (довірчий інтервал 95%: 0,81-1,12), а з урахуванням довжини тексту 1,00. Частка сторінок у топ-3 була майже однаковою в трьох групах від найменшої до найбільшої кількості заголовків: 32%, 34% і 32%. Це той самий тест, про який пишу в тексті про SEO-стратегію: одна ніша й один день вимірювання. Але цього досить, щоб я не додавав заголовків заради кращої позиції: заголовок має казати, про що фрагмент під ним.

### Польські запитання, англійські підзапити

**У моєму наборі частина підзапитів до польських запитань була англійською.** 81 із 277 підзапитів, згенерованих до польських ключових слів, не мали ознак польської мови. Наприклад, польське запитання про рейтинг товарів в одній категорії перетворилося на англійський запит із роком у назві. Це груба евристика на одному наборі, але її досить, щоб для польської марки я перевіряв і те, що кажуть про неї англомовні джерела.

## Як потрапити в пам'ять моделі?

**Пам'ять моделі не змінити лише власним сайтом: важить те, що про вас пишуть інші.** Модель вчиться на великих збірках текстів, зібраних до завершення тренування. Якщо про марку пише здебільшого вона сама, а чужі джерела застарілі чи суперечливі, модель повторить застарілий чи суперечливий образ. Вимірювання того, як швидко пам'ять моделей оновлюється, я не маю. Припускаю, що лише в наступних версіях, тож у горизонті кварталу нічого тут не обіцяю.

**На власній марці бачу обидва джерела помилок одночасно.** Gemini описував мене з роботодавцем кількарічної давності в теперішньому часі, а rogala.pro як сайт «у розробці». Два описи, які моделі повторювали про мене найчастіше, походять дослівно з мого біографічного запису в галузевому сервісі, який високо показується в Google за моїм прізвищем. Цього роботодавця як теперішнього не подає при цьому жодна з 26 сторінок, які я перевірив у результатах за моїм ім'ям і прізвищем, тож ця помилка, імовірно, сидить у пам'яті моделі. Перевірю це тими самими запитаннями, коли біографію оновлять.

**Що модель пам'ятає про марку, можна перевірити самостійно, без інструментів видимості в AI.** Поставте запитання про марку без доступу до пошуку, найнадійніше через API без інструмента пошуку. Запитайте, чим марка займається, для кого і відколи діє, кожне запитання тричі. Потім порівняйте відповіді з фактами й запишіть окремо, що актуальне, що застаріле, а що вигадане.

**Згадки без послідовного визначення марки повторюють старий опис, тож починаю з ідентичності.** Моя черговість:

- одне визначення марки, те саме на сайті, у профілях і в біографіях на чужих сайтах;
- структуровані дані з ідентифікаторами, які я перевірив уручну;
- записи в базах знань, як-от Wikidata, лише там, де є джерела, які їх підтвердять;
- і лише після цього згадки та публікації в місцях, які редагує хтось інший.

**Ідентифікатор треба відкрити й прочитати, перш ніж він потрапить у код сторінки.** 5 жовтня 2026 року я помітив, що ідентифікатор Knowledge Graph, який від попереднього дня стояв у структурованих даних rogala.pro, веде до панелі актора з тим самим ім'ям і прізвищем. Приблизно добу мій сайт заявляв пошуковим системам, що я актор. Перевірка займає хвилину: адреса google.com/search?kgmid= із дописаним ідентифікатором показує, кому він насправді належить.

**Wikidata не купить місця, на яке немає джерел.** Wikidata вимагає джерел для інформації про живих людей, тож не можна заявити в ній спеціалізацію, про яку ніхто, крім вас, не писав. Тому у себе я почав із публікацій у місцях, які редагують інші, а не із запису в базі.

## Що в AI SEO працює, а що міф?

**Твердження про GEO ділю за силою доказів.** «Задокументовано» підтверджує документація пошукової системи, а «мій вимір» - це результат однієї конфігурації, який я повторюю. «Спростовано» і «не показано» - це те, що я перевірив на власних даних і що не пережило перевірки або нічого не вирішило. «Без доказу» - це популярні поради, за якими не стоїть вимір, а подекуди стоїть протилежний доказ.

**Що в AI SEO має докази, а що ні**

Шість карток із твердженнями про AI SEO. Кожна має оцінку сили доказу (задокументовано, мій вимір, спростовано або не показано в моєму тесті, без доказу), доказ і те, що я з цього роблю.

*Задокументовано: підтверджує документація пошукової системи. Мій вимір: результат однієї конфігурації, який я повторюю. Спростовано й не показано: перевірив на власних даних, і вони не пережили перевірки або нічого не вирішили. Без доказу: немає виміру, який би їх підтверджував.*

**Немає доказів, що файл llms.txt і версії сторінок у Markdown допомагають потрапити у відповіді AI.** Google пише, що для присутності в його пошуку не треба створювати нових файлів для машин, текстових файлів для AI, розмітки чи Markdown (Google Search Central). Коли в липні 2026 я перевірив 10 доменів зі свого портфоліо, жоден не віддавав агентам AI версії в Markdown. На rogala.pro кожна сторінка має з 8 жовтня версію в Markdown і файл llms.txt, а до 8 листопада вимірюю в логах сервера, чи хтось їх завантажує. У Польщі ключове слово «llms txt» має близько 720 пошуків на місяць, тож цю тему опишу окремо.

**Структуровані дані описують марку пошуковій системі, але немає доказів, що вони дають цитування.** Google пише, що структуровані дані не обов'язкові в генеративному пошуку і що немає спеціальної розмітки schema.org, яку треба додати (Google Search Central). Matt Buxbaum із Seer Interactive проаналізував 8 500 ключових слів з AI Overview і 6 354 сторінки, які здобули в них перше цитування: schema та сигнали E-E-A-T найслабше пов'язувалися з перемогою, а сторінки з найбільшою кількістю розмітки FAQ і HowTo виглядали приблизно в 10 разів гірше (Seer Interactive, 28.05.2026). Це кореляція, тож не знаю, чи розмітка шкодить, але ці дані не читаю як доказ користі. Структуровані дані застосовую для опису сутностей (хто, що, де, з якими ідентифікаторами), бо для цього вони й існують. Власного тесту їхнього впливу на відповіді AI ще не закінчив.

**Згадка й цитування - це дві різні речі, і багато звітів їх плутає.** Petrovic розділяє три події: сторінку, яку система отримала як матеріал для відповіді, цитування, тобто сторінку, показану як джерело, і згадку, тобто назву марки в тексті відповіді, яку користувач читає й запам'ятовує (Dejan, 07.07.2026). Марку можна процитувати без згадки в тексті й згадати без цитування сторінки. Тому ці дві речі вимірюю окремо й не додаю в один «показник видимості в AI».

**Хочете знати, якою дорогою ваша марка потрапляє у відповіді AI, а якою не потрапляє?** Напишіть, у якій галузі ви працюєте і на які запитання клієнтів хочете відповідати. Відповім, із чого б я почав.

[Напишіть мені](https://rogala.pro/uk/#contact) · [LinkedIn](https://www.linkedin.com/in/lukaszrogala/?locale=uk_UA) · [WhatsApp](https://wa.me/48570081225)

## Як перевірити, чи AI SEO працює?

**Без точки відліку не приписати ефекту жодній зміні, тож записую її перед першою правкою.** До точки відліку входять запитання, записані дослівно, назви й версії моделей, дата й ринок. Запитання складаю з даних про попит та із Search Console, а більшість із них не містить назви марки, бо назва в запитанні сама підказує моделі відповідь. Набір запитань із двох діапазонів позицій описую в тексті про [SEO-стратегію](https://rogala.pro/uk/blog/seo-stratehiia/).

**П'ять речей вимірюю окремо, бо кожна може піти в різний бік:**

1. Згадку марки в тексті відповіді.
2. Цитування сторінки як джерела.
3. Те, чи модель узагалі шукала в мережі, тобто пошук і пам'ять окремо.
4. Трафік з AI-асистентів в аналітиці, який завжди є нижньою межею, бо частина заходів приходить без інформації про джерело.
5. Трафік з Google за той самий період, щоб зміна під AI не відбулася коштом звичайних результатів.

**Відповіді чатів випадкові, тож одне запитання ставлю тричі одночасно.** AI Overview стабільний, і для нього досить одного завантаження. Число з інструмента видимості в AI завжди читаю разом зі знаменником: це частка в моєму наборі запитань, а не «частка ринку AI», якої ніхто не знає.

## Що я роблю на власному сайті і чого ще не знаю?

**Про AI в пошуку говорю публічно з 2016 року, а власної марки у відповідях AI ще не маю, і з цього почався мій експеримент.** Точка відліку з 26 липня 2026: rogala.pro не мала жодного цитування на жодній із 7 поверхонь AI, перевірених в Ahrefs для Польщі, а в 6 перевірках на трьох платформах, у запитаннях без мого прізвища, жодна модель мене не назвала. На запитання про мене за прізвищем модель повторювала опис кількарічної давності. Це одне вимірювання і без ChatGPT, бо інструмент, яким я збирав відповіді, не повернув для нього результатів, тож розглядаю його як стартову точку, а не доказ.

**Черговість робіт випливає з даних: спершу ідентичність, потім охоплення.** Я впорядкував одне визначення в профілях (на LinkedIn у 30 мовних версіях), перевірив ідентифікатори в структурованих даних (звідси провал з актором), поставив сайт і блог 27 мовами з версіями в Markdown. Охоплення, тобто публікації та згадки в чужих медіа, приходить лише після цього.

**Ще не знаю, чи це працює.** Перше повторне вимірювання відповідей AI я запланував з 1 листопада 2026, а результат вимірювання файлів Markdown буде після 8 листопада. Результати допишу до цього тексту, навіть якщо вони вийдуть нульовими.

## Найчастіші запитання про AI SEO

### Як називається AI SEO?

**Найчастіше GEO (generative engine optimization), AI SEO, LLMO або AEO.** Це практично та сама робота, а назва залежить від ринку. Якщо відкинути неоднозначне ключове слово «ai seo», на 25 із 26 ринків мого блогу, на яких тема має попит, найчастіше шукають GEO, а в Японії LLMO. В Україні це найчастіше шукають як «ai seo» і «geo seo».

### Чи GEO замінить SEO?

**Ні, бо дорога через пошук стоїть на SEO.** AI Overview і режим ШІ в Google добирають джерела зі сторінок з індексу Google, а асистенти поза Google шукають у власних або чужих пошукових системах. GEO додає до SEO роботу над описом марки в чужих джерелах й інше вимірювання. Запитання про різницю між GEO (або LLMO) і SEO повертається в результатах Google на 9 із 27 ринків, які я перевірив, а моя відповідь така: це розширення, а не заміна.

### Скільки коштує AI SEO?

**Окремого прайсу немає, бо це здебільшого ті самі роботи, що SEO і PR.** Сам вимір дешевий: прогін 14 запитань на чотирьох поверхнях AI (ChatGPT, режим ШІ Google, Gemini і Perplexity, разом 56 відповідей) коштував мені 0,82 USD за API. Коштує час: точка відліку, технічні правки, тексти й публікації в чужих медіа. Вимір і план розраховую як консультацію, 70 EUR нетто за годину, а кількість годин залежить від кількості запитань і ринків; докладніше в тексті про [SEO-консультацію](https://rogala.pro/uk/blog/koly-potribna-seo-konsultatsiia/). Вартість виконання залежить від обсягу: кількості правок, текстів і публікацій. Обережно ставлюся до пропозицій, які продають підвищення «показника видимості в AI» без бізнес-міри поруч.

### Як з'явитися у відповідях ChatGPT?

**Через пошук: пустіть робота OAI-SearchBot і перевірте, чи ваш сайт серед джерел відповідей на запитання ваших клієнтів.** Через пам'ять: подбайте, щоб про марку писали актуальні джерела, які редагує хтось інший. Перевіряйте результат трьома повтореннями того самого запитання, бо окрема відповідь ChatGPT випадкова.

### Чи допомагає файл llms.txt в AI SEO?

**Доказів немає.** Google пише, що для присутності в його пошуку не треба створювати текстових файлів для AI чи версій у Markdown. На rogala.pro тестую llms.txt і версії Markdown з 8 жовтня 2026, а результат буде після 8 листопада.

### Чи допомагають структуровані дані в цитуваннях AI?

**Доказів немає.** Google пише, що в генеративному пошуку вони не обов'язкові, а в аналізі Seer Interactive schema найслабше пов'язувалася з першим цитуванням в AI Overview. Структуровані дані й далі описують марку пошуковій системі, тож застосовую їх для опису сутностей.

### Що таке GEO і як воно працює?

**GEO - це generative engine optimization, робота над тим, щоб марка з'являлася у відповідях AI, і працює вона двома дорогами.** Через пошук модель розбиває запитання на кілька запитів і цитує частину знайдених сторінок, тож діє те саме, що в SEO: доступ для роботів, індекс і видимість за ключовим словом та його варіантами. Через пам'ять модель відповідає з того, чого навчилася до завершення тренування, тож важить опис марки в чужих джерелах. Ефект на дорозі через пошук видно через тижні або місяці, а темпу на дорозі через пам'ять я не вимірював, тому ці дві дороги звітую окремо.

## З чого почати?

**Перші три кроки нічого не коштують, крім часу.** Перевірте, чи роботи AI-пошуку отримують ваш сайт. Поставте тричі одночасно кілька запитань, які ставлять ваші клієнти, без назви вашої марки, і запишіть, кого називають, а кого цитують. Прочитайте, що про вашу марку кажуть результати Google на саму її назву, бо тими самими джерелами користуються моделі. Якщо результат вас здивує, це добра тема для [консультації](https://rogala.pro/uk/#contact).

Зовнішні джерела (перевірено 17 жовтня 2026):

- arXiv: GEO: Generative Engine Optimization (Aggarwal та ін.) (arxiv.org)
- Google Search Central: Optimizing for generative AI search (developers.google.com)
- Google Search Central: AI features and your website (developers.google.com)
- Google Search Central: Google's common crawlers (developers.google.com)
- OpenAI: Overview of OpenAI crawlers (developers.openai.com)
- Zyppy Signal, Cyrus Shepard: These SEO strategies drive 90% of your AI visibility (signal.zyppy.com)
- Seer Interactive, Matt Buxbaum: What it takes to rank in Google's AI Overviews in 2026 (seerinteractive.com)
- Dejan, Dan Petrovic: Grounding source ≠ citation ≠ mention (dejan.ai)
- Dejan, Dan Petrovic: AI models encode brand data but fail to recall a third of it (dejan.ai)

Власні дані: DataForSEO Labs (34 ринки, 105 ключових слів) і результати Google наживо (57 запитів, 27 ринків), 17 жовтня 2026; тести через API з 26 вересня та 3-7 жовтня 2026.

[Łukasz Rogala](https://rogala.pro/uk/#about)

SEO-стратег і консультант

Łukasz Rogala - SEO-стратег і консультант, CEO VerticalSEO та співзасновник Linko. З 2014 року працює в SEO і пропонує SEO 360°: стратегію та аудити, технічне SEO, контент, лінкбілдинг, Google Discover, семантичне SEO і видимість бренду в AI-пошуку (GEO).

[Про мене](https://rogala.pro/uk/#about) · [Виступи та медіа](https://rogala.pro/uk/#featured)

Читайте також

[SEO-стратегія: як побудувати її крок за кроком](https://rogala.pro/uk/blog/seo-stratehiia/)