Видеокурс
AEO/GEO: как сделать контент видимым для ИИ и попасть в AI-ответы
Начните адаптировать свои статьи так, чтобы Google AI, Яндекс Алиса и ChatGPT выбирали ваш контент как источник
Пройти курс
Делайте контент, который выведет вас в топ AI-поиска
Делайте контент
который приводит клиентов
который приводит клиентов
старт 25 декабря
На курсе Михаила Евдокимова,
эксперта по AI-поиску и контент-стратегиям, вы научитесь
Вы научитесь
на курсе
Анализировать поведение AI-поиска и находить точки попадания в ответы ИИ
Создавать текстовые блоки и собирать страницы, которые ИИ легко цитирует
Настраивать разметку, чтобы LLM-модели точно понимали структуру вашей страницы
Искать вопросы аудитории и закрывать их так, чтобы ИИ выбирал ваш сайт
Программа
курса
курса
Программа курса
количество
8 видеоуроков
Разберетесь как работает AI-поиск, узнаете, как попадать в ответы ИИ, оформлять контент под AEO/GEO, измерять видимость в AI-выдаче
длительность
- 70 минут — уроки с примерами из практики
- от 3 часов — самостоятельные упражнения
- Гайды, шаблоны и готовые промпты для оптимизации вашего контента
Формат
- Видеоуроки с примерами
- Практические задания для самопроверки
Какого результата
помогает достичь курс
помогает достичь курс
Результат
Вы разберетесь, как работает AI-поиск и почему привычные методы SEO больше не обеспечивают видимость контента
Научитесь перестраивать материалы так, чтобы ИИ легко «читал» ваши страницы, извлекал ответы и цитировал ваш сайт в своих блоках
Вы сможете отслеживать присутствие сайта в AI-ответах с помощью доступных инструментов и корректировать контент-стратегию по метрикам видимости.
После курса у вас будет чёткое понимание, как адаптировать контент под AEO/GEO, чтобы попадать в AI-ответы и сохранять видимость проекта в новых форматах поиска
Научитесь перестраивать материалы так, чтобы ИИ легко «читал» ваши страницы, извлекал ответы и цитировал ваш сайт в своих блоках
Вы сможете отслеживать присутствие сайта в AI-ответах с помощью доступных инструментов и корректировать контент-стратегию по метрикам видимости.
После курса у вас будет чёткое понимание, как адаптировать контент под AEO/GEO, чтобы попадать в AI-ответы и сохранять видимость проекта в новых форматах поиска
Урок 1
Введение в AI SEO, AEO и GEO: как изменился поиск
Введение в тематику
Урок знакомит студента с тем, как искусственный интеллект изменил поиск и почему классическое SEO больше не работает как раньше. Студент узнаёт, что такое AI SEO, AEO и GEO, как формируются AI Overviews и почему важно оптимизировать контент под новые алгоритмы. Эксперт дает базовое понимание, как попасть в ответы ChatGPT, Яндекс Алисы и других AI-систем.
Урок знакомит студента с тем, как искусственный интеллект изменил поиск и почему классическое SEO больше не работает как раньше. Студент узнаёт, что такое AI SEO, AEO и GEO, как формируются AI Overviews и почему важно оптимизировать контент под новые алгоритмы. Эксперт дает базовое понимание, как попасть в ответы ChatGPT, Яндекс Алисы и других AI-систем.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- объяснять, чем AI-поиск отличается от классического SEO и как работают AI Overviews;
- определять, что такое AI SEO, AEO и GEO, и какую задачу решает каждый подход;
- анализировать, почему сайты теряют трафик в эпоху AI-поиска и какие сигналы важны для ИИ;
- проверять, появляется ли контент в AI-ответах, и делать первые выводы о видимости проекта.
Урок 2
Структура контента для AEO: принцип «обратной пирамиды»
Принципы AEO/GEO оптимизации
Эксперт объясняет, как искусственный интеллект на самом деле «читает» страницы: не полностью, а маленькими чанками, выбирая только те фрагменты, где уже есть готовый ответ. Студент узнает, как устроен принцип «обратной пирамиды» и почему короткие структурированные «записки» становятся ключевым форматом для попадания в AI-ответы. Урок даёт практическое понимание, как подготовить контент, который ИИ сможет легко извлечь и вставить без правок.
Эксперт объясняет, как искусственный интеллект на самом деле «читает» страницы: не полностью, а маленькими чанками, выбирая только те фрагменты, где уже есть готовый ответ. Студент узнает, как устроен принцип «обратной пирамиды» и почему короткие структурированные «записки» становятся ключевым форматом для попадания в AI-ответы. Урок даёт практическое понимание, как подготовить контент, который ИИ сможет легко извлечь и вставить без правок.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- объяснять, как модели ИИ разбивают страницы на чанки и по каким критериям выбирают фрагменты для AI-ответов;
- структурировать материалы в формате «коротких записок»: вопрос, один абзац сути, шаги, метрики, дата обновления;
- переформатировать длинный текст в сконцентрированные блоки, удобные для извлечения ИИ;
- тестировать качество своих записок с помощью специальных промптов на извлекаемость, полноту и структурированность.
Урок
БОНУС для экспертов
В этом уроке вы узнаете, как превратить «короткие записки» в полноценный стратегический контент-актив, который ИИ выбирает по умолчанию. Мы разберём, как использовать E-E-A-T, «охоту за вопросами» и GEO-воркфлоу для системного закрытия ИИ-пробелов и построения устойчивой видимости в AI-выдаче.
После прохождения урока:
- вы поймете, как усиливать каждую «короткую записку» за счёт опыта, конкретных данных и прозрачности, чтобы она становилась предпочтительным и проверяемым фрагментом для моделей ИИ.
- вы научитесь собирать реальные пользовательские вопросы, приоритезировать их и закрывать смысловые пробелы в ответах ИИ через регулярный GEO-цикл — от анализа до обновления контент-кластера.
Урок 3
Форматирование контента под AEO/GEO: списки, таблицы, выделение
Практика создания видимости в AI поиске
Урок показывает, как устроена техническая логика страницы для AI-поиска: как ИИ ориентируется по заголовкам, структуре и разметке, и почему он «выбирает» одни страницы и игнорирует другие. Студент учится собирать полноценную страницу из коротких записок так, чтобы модель легко находила ответ и извлекала его без ошибок. Урок также вводит базовые принципы HTML и Schema Markup как навигационной карты для ИИ.
Урок показывает, как устроена техническая логика страницы для AI-поиска: как ИИ ориентируется по заголовкам, структуре и разметке, и почему он «выбирает» одни страницы и игнорирует другие. Студент учится собирать полноценную страницу из коротких записок так, чтобы модель легко находила ответ и извлекала его без ошибок. Урок также вводит базовые принципы HTML и Schema Markup как навигационной карты для ИИ.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- структурировать страницу с помощью H1/H2/H3 по логике «обратной пирамиды» и подводить ИИ к главному ответу сразу после заголовка;
- оформлять контент в удобные для ИИ элементы: нумерованные шаги, короткие абзацы, таблицы, маркированные списки, акцентные метрики;
- создавать страницу-хаб из нескольких коротких записок, обеспечивая логичную навигацию и извлекаемость контента для модели;
- добавлять базовую разметку Schema (Article / FAQ / HowTo) и понимать ее роль в том, как ИИ классифицирует и использует страницу в ответах.
Урок 4
FAQ и How-To Schema: быстрые победы в AEO
Практика создания видимости в AI поиске
Эксперт объясняет, почему AI-поиск цитирует одни сайты и игнорирует другие, и показывает роль Schema-разметки как «невидимой шпаргалки» для ИИ. Студент узнаёт, как превращать свои FAQ, инструкции и короткие записки в машиночитаемый формат, который модели могут безопасно вставлять в ответы. Студент также учится избегать ошибок, которые ломают разметку и мешают попадать в AI-блоки.
Эксперт объясняет, почему AI-поиск цитирует одни сайты и игнорирует другие, и показывает роль Schema-разметки как «невидимой шпаргалки» для ИИ. Студент узнаёт, как превращать свои FAQ, инструкции и короткие записки в машиночитаемый формат, который модели могут безопасно вставлять в ответы. Студент также учится избегать ошибок, которые ломают разметку и мешают попадать в AI-блоки.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- объяснять, как Schema-разметка (FAQPage, HowTo, Article) влияет на выбор источников в AI-поиске;
- оформлять FAQ-блоки и пошаговые инструкции в корректный JSON-LD, соответствующий содержимому страницы;
- встраивать разметку в структуру страницы так, чтобы ИИ легко распознавал вопросы, ответы и шаги;
- проверять и исправлять разметку с помощью валидаторов и избегать типичных ошибок (несоответствие контенту, спам-вопросы, неправильная локаль и др.).
Урок 5
Ключевые слова и подходы для Generative Engine Optimization (GEO)
Практика создания видимости в AI поиске
Эксперт показывает, как находить правильные формулировки вопросов — те, которые действительно используют пользователи и которые AI-модели считают релевантными. Студент учится собирать живые формулировки из поисковой выдачи, чатов ИИ, клиентских данных и социальных площадок, а затем превращать их в точные, конкурентные ответы. Урок помогает понять, как попасть в AI-ответы не за счет ключевых слов, а благодаря точному совпадению с реальными вопросами и их смыслом.
Эксперт показывает, как находить правильные формулировки вопросов — те, которые действительно используют пользователи и которые AI-модели считают релевантными. Студент учится собирать живые формулировки из поисковой выдачи, чатов ИИ, клиентских данных и социальных площадок, а затем превращать их в точные, конкурентные ответы. Урок помогает понять, как попасть в AI-ответы не за счет ключевых слов, а благодаря точному совпадению с реальными вопросами и их смыслом.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- находить и отбирать релевантные GEO/AEO-формулировки вопросов из SERP, чат-ИИ, клиентских обращений и соцсетей;
- анализировать, что уже отвечают модели ИИ по выбранному вопросу, и выявлять смысловые пробелы, которые можно закрыть контентом;
- создавать эталонные ответы: короткие, структурированные «мини-инструкции» с цифрами, шагами и уточнениями применимости;
- упаковывать выбранные вопросы и ответы в оформленную страницу (короткий ответ, FAQ, HowTo, JSON-LD) и проверять её релевантность через тестирование в ChatGPT, Алисе и Perplexity.
Урок 6
Как измерять эффективность AEO/GEO: AI Overviews и новые метрики
Аналитика эффективности AEO/GEO оптимизации
Урок объясняет, как ИИ использует ваш контент в AI-ответах, даже если пользователь не переходит на сайт, и почему видимость в AI-блоках становится новой метрикой успеха. Студент учится отслеживать цитирование сайта в AI-ответах, оценивать своё присутствие в нейро-сводках и анализировать влияние AI Overviews на CTR и поведение пользователей. Эксперт дает систему метрик (AI Citations, Share of Answer, Coverage) и практику построения мониторинга, чтобы понимать, где контент выигрывает, а где теряет внимание.
Урок объясняет, как ИИ использует ваш контент в AI-ответах, даже если пользователь не переходит на сайт, и почему видимость в AI-блоках становится новой метрикой успеха. Студент учится отслеживать цитирование сайта в AI-ответах, оценивать своё присутствие в нейро-сводках и анализировать влияние AI Overviews на CTR и поведение пользователей. Эксперт дает систему метрик (AI Citations, Share of Answer, Coverage) и практику построения мониторинга, чтобы понимать, где контент выигрывает, а где теряет внимание.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- отслеживать, в каких AI-ответах (Яндекс, Алиса, ChatGPT, Perplexity) сайт цитируется, и фиксировать результаты в журнале наблюдений;
- использовать ключевые метрики AI-видимости — AI Citations, Share of Answer, Coverage — и интерпретировать их вместе с CTR и поведенческими метриками;
- выявлять причины падения CTR при стабильных позициях и усиливать контент, добавляя несуммируемые элементы, ясные CTA, структурированные HowTo/FAQ и разметку JSON-LD;
- строить цикл улучшений: кластеризовать вопросы, искать пробелы, улучшать фрагменты, ретестировать их в чат-ИИ и оценивать влияние изменений на видимость и вовлеченность.
Урок 7
Поиск будущего: что меняется сегодня и каким будет SEO через 5 лет
Тренды 2030
Эксперт показывает, как поиск стремительно смещается от списка ссылок к диалоговым, мультимодальным и проактивным AI-ассистентам, которые сами отбирают, сравнивают и объясняют информацию. Студент понимает, что классическое SEO трансформируется в AEO/GEO, а видимость теперь распределяется внутри AI-ответов, где важны структура, проверяемость и собственные данные. Урок дает направления, к которым нужно готовиться уже сейчас: мультимодальность, разметка, несуммируемый контент и новые метрики видимости.
Эксперт показывает, как поиск стремительно смещается от списка ссылок к диалоговым, мультимодальным и проактивным AI-ассистентам, которые сами отбирают, сравнивают и объясняют информацию. Студент понимает, что классическое SEO трансформируется в AEO/GEO, а видимость теперь распределяется внутри AI-ответов, где важны структура, проверяемость и собственные данные. Урок дает направления, к которым нужно готовиться уже сейчас: мультимодальность, разметка, несуммируемый контент и новые метрики видимости.
Результаты урока
После прохождения урока студент способен:
После прохождения урока студент способен:
- понимать эволюцию поиска и объяснять, почему AEO/GEO становятся новой нормой, а AI-ассистенты — главным посредником между брендом и пользователем;
- адаптировать контент под будущее поисковых систем, используя структуру «Ответ в первую очередь», FAQ/HowTo, мультимодальные подписи и элементы, которые нельзя «сжать» в один абзац;
- работать с новыми метриками — AI Citations, Share of Answer, Coverage — и связывать их с классическими показателями вовлеченности и кликов;
- строить долгосрочную стратегию видимости, усиливая экспертность (E-E-A-T), закрывая кластеры вопросов и создавая контент, который удобно извлекать ИИ и полезно изучать людям.
Михаил
Евдокимов
Евдокимов
Технологический предприниматель и визионер в области корпоративного ИИ.
Основатель платформы «Ведунья», которая помогает компаниям безопасно внедрять ИИ, раскрывать ценность данных и масштабировать продуктивность сотрудников.
Создатель десятков инструментов для маркетинга, аналитики и автоматизации, которые используют ведущие рекламные и технологические компании.
Спикер конференций по цифровой трансформации и будущему работы с данными.
Исследователь прикладных сценариев ИИ для маркетинга, бизнеса и продуктовых команд.
Основатель платформы «Ведунья», которая помогает компаниям безопасно внедрять ИИ, раскрывать ценность данных и масштабировать продуктивность сотрудников.
Создатель десятков инструментов для маркетинга, аналитики и автоматизации, которые используют ведущие рекламные и технологические компании.
Спикер конференций по цифровой трансформации и будущему работы с данными.
Исследователь прикладных сценариев ИИ для маркетинга, бизнеса и продуктовых команд.
Стоимость курса
14 900₽
- Оплата картой онлайн
- Оплата от юрлица (с НДС)
- Возврат 13% через налоговый вычет
- 8 видеоуроков в формате лекции
- 7 практических заданий для самопроверки и закрепления навыков
- гайды и чек-лист по курсу, разработанные экспертом
- готовые промпты для оптимизации вашего контента
- свидетельство о прохождении программы курса
Налоговый вычет
Sostav School имеет образовательную лицензию № Л035‑21298‑77/00185314,
что позволяет
что позволяет
Получить налоговый вычет 13% от стоимости обучения
Оплатить обучение за счет работодателя
Налоговый вычет
Sostav School имеет образовательную лицензию № Л035‑21298‑77/00185314,
что позволяет
что позволяет
Получить налоговый вычет
13% от стоимости обучения
13% от стоимости обучения
Оплатить обучение за счет
работодателя
работодателя
Авторская методика Михаила Евдокимова
Не академическая теория про SEO прошлого поколения
а обучение на реальных изменениях поиска и поведении ИИ
Не разрозненные советы по контенту
а цельная система AEO/GEO от структуры «коротких записок» до разметки и проверок извлекаемости
Не общие фразы и гипотезы
а конкретные шаблоны коротких записок, пошаговые инструкции и промпты для тестирования
Не хаотичное редактирование контента
а пошаговая карта внедрения GEO: от выбора вопросов аудитории до построения FAQ-кластера
Не догадки о том, что «хочет алгоритм»
а понятная логика моделей: работа с чанками, извлекаемость, проверяемость и E-E-A-T
Остались вопросы?
Задай их нашему специалисту
в чате Telegram
Задать вопрос
Задай их нашему специалисту
в чате Telegram