# PART VI. Практические playbooks

## 1. 90-дневная GEO-программа

### Недели 1–2 — Baseline
- Собрать 200–2 000 prompts по продукту, задачам, сравнениям, боли, гео и транзакционным сценариям.
- Разделить по странам и языкам.
- Снять baseline минимум по ChatGPT, Google AI Mode/Overviews, Gemini и Perplexity.
- Зафиксировать citations, mentions, brand rank, sentiment, URLs, source types.
- Настроить web analytics для AI referrals.
- Проверить crawlers, robots, CDN/WAF.

### Недели 3–4 — Entity & technical foundation
- Один canonical identity для бренда.
- Organization / Product / Person / LocalBusiness schema только там, где соответствует реальному контенту.
- Consistent names, addresses, URLs, social profiles.
- Index coverage, canonical conflicts, JS rendering, sitemaps.
- Product feeds / GBP / профили — где применимо.

### Недели 5–6 — Content gap + fan-out map
- Для каждого high-value prompt построить fan-out tree.
- Сопоставить дерево с существующими страницами.
- Удалить дублирующие thin pages.
- Создать assets, которых реально не хватает: comparison, data, FAQ, calculator, glossary, research, case study.

### Недели 7–8 — Earned authority
- Найти domains, которые уже цитируются движками по вашему prompt set.
- Разделить: media / reviews / UGC / directories / academic / video.
- Работать на реальное присутствие в источниках, а не на массовую имитацию mentions.
- Делать digital PR вокруг оригинальных данных.

### Недели 9–10 — Engine-specific experiments
- A/B или quasi-experimental тесты: statistics, citations, tables, original data, authorship, comparison blocks.
- Повторять запросы и paraphrases.
- Не менять 10 факторов одновременно.

### Недели 11–12 — Scale / kill
- Масштабировать только эффекты, которые воспроизводятся.
- Убить тактики без сигнала.
- Пересчитать economics: cost per additional citation / qualified visit / lead.

## 2. Content template для extractability без «текста для роботов»

1. Прямой ответ / позиция в начале раздела.
2. Определения неоднозначных терминов.
3. Проверяемые цифры с датой и источником.
4. Comparison table, когда пользователь реально сравнивает варианты.
5. Constraints / exceptions / when-not-to-use.
6. Primary evidence: dataset, screenshot, methodology, calculation.
7. Автор/эксперт и его релевантность теме.
8. Last updated + changelog для быстро меняющихся тем.
9. Internal links на сущности и supporting evidence.
10. Машиночитаемая разметка, соответствующая видимому контенту.

## 3. Digital PR for GEO

Вместо «100 упоминаний»:
- 1 оригинальный dataset;
- 1 публичная методология;
- 3–10 отраслевых журналистов/аналитиков;
- 2–5 экспертных комментариев;
- 1 comparison asset;
- локализованные выводы по рынкам;
- UGC-дискуссии, где есть реальный first-hand experience;
- последовательное обновление данных.

## 4. Local GEO checklist

#task/local #technique/entity-graph #asset/profile #risk/white

- Business Profile заполнен и актуален.
- NAP и primary entity data согласованы.
- Реальные local pages отличаются фактурой, а не заменой города.
- Отзывы отражают реальные услуги/атрибуты.
- На сайте есть цены или понятная логика формирования цены, если это уместно.
- LocalBusiness schema соответствует видимому контенту.
- Гео-страницы имеют доказательства присутствия: команда, кейсы, проекты, лицензии, фото, маршруты — только реальные.
- Мультиязычные версии используют корректную локализацию и hreflang. [S24](#s24).

## 5. E-commerce GEO checklist

#task/product-discovery #vertical/ecommerce #technique/feeds #risk/white

- Merchant Center feed или эквивалентный product feed.
- Product/Offer structured data.
- ProductGroup для вариаций, где соответствует модели каталога. [S26](#s26).
- Согласованность price / availability между feed и page.
- Reviews и returns/shipping details.
- Comparison / compatibility / use-case information.
- Оригинальные фото/видео и реальные specs.
- Категории закрывают пользовательский decision process, а не только keywords.

## 6. GEO dashboard — рекомендуемая схема

```text
Dimension: date, country, language, engine, model, prompt_cluster, intent
Metrics:
- search_activation_rate
- retrieval_presence_rate
- citation_rate
- unique_cited_urls
- citation_share_of_voice
- brand_mention_rate
- recommendation_rate
- first_mention_rate
- citation_absorption_score
- source_type_mix (brand / earned / social / UGC)
- referral_sessions
- assisted_conversions
- revenue
- run_to_run_variance
```

# PART VII. Географические playbooks

## #country/US

Самый насыщенный рынок для тестирования AI search features и коммерческих запросов. Делать отдельный prompt set по informational / consideration / transactional. Для e-commerce обязательно тестировать feeds/product data; для local — профиль бизнеса и источники отзывов.

## #country/UK #country/CA #country/AU #country/NZ

Нельзя считать англоязычные рынки одним SERP/AI graph. Различаются медиа, regulatory context, review platforms, локальные бренды и retrieval sources. Используйте отдельные prompt sets и country-specific earned media.

## #country/DE

Немецкие ответы и источники должны измеряться отдельно от English prompts. Мультиязычный сайт — это не перевод одной статьи, а разные entity/source ecosystems. Для международных сайтов использовать корректный hreflang и реальную локализацию. [S24](#s24).

## #country/FR

Особенно внимательно разделять локализованный owned content и локальные earned sources. Полевые кейсы показывают, что repurposing исторических активов может давать быстрый эффект, но это не следует путать с устойчивым GEO и brand authority.

## #country/global

Глобальный baseline полезен только как верхний слой. Любые выводы о source preference должны проверяться по стране, языку и intent: исследования показывают platform-specific и cross-language variation. [S15](#s15), [S16](#s16).

# PART II. Плейбуки по движкам

# PART II. Плейбуки по движкам

## Google AI Overviews / AI Mode

#country/global #engine/google-ai #task/discoverability #task/citation #technique/query-fanout #evidence/official #risk/white

**Что подтверждено:**
- AI features используют базовые Search systems и web index. [S01](#s01), [S02](#s02).
- Query fan-out может запускать несколько связанных поисков. [S01](#s01).
- Для появления страницы она должна быть indexable/eligible для Search snippet; отдельной «GEO-разметки» не требуется. [S02](#s02).
- Google прямо отрицает необходимость `llms.txt` для Google Search и специальных AI-only файлов. [S02](#s02).
- Product feeds и Business Profiles могут участвовать в generative experiences. [S02](#s02), [S06](#s06).

**Практический playbook:**
1. Проверить indexability, canonical, robots, JS rendering.
2. Выбрать 50–500 реальных user prompts, не только keywords.
3. Для каждого prompt построить fan-out map: сущности, критерии выбора, риски, цены, альтернативы, локальные факторы.
4. Сопоставить fan-out с существующими URL; закрывать gaps не количеством страниц, а глубиной и типом ассета.
5. Добавить оригинальные факты и источники.
6. Усилить независимые подтверждения вне сайта.
7. Повторять измерения по дням и вариантам формулировок.

## ChatGPT Search

#country/global #engine/chatgpt #task/discoverability #task/citation #technique/technical-seo #evidence/official #risk/white

**Технический минимум:** разрешить `OAI-SearchBot`, если вы хотите быть доступным для ChatGPT Search; проверить CDN/WAF и опубликованные IP ranges. `GPTBot` и `OAI-SearchBot` имеют разные назначения. [S09](#s09).

**Измерение:** OpenAI указывает, что referral links могут содержать `utm_source=chatgpt.com`, что позволяет отделять часть трафика ChatGPT в аналитике. [S10](#s10).

**Стратегический нюанс:** search activation не обязана происходить на каждом ответе, а цитаты нестабильны. Поэтому нельзя строить KPI только на одной серии ручных запросов. [S20](#s20).

## Perplexity

#country/global #engine/perplexity #task/citation #task/discoverability #evidence/official #risk/white

`PerplexityBot` предназначен для появления и ссылок на сайты в Perplexity search experiences; Perplexity отдельно описывает Search API с ранжированными web results. [S11](#s11), [S12](#s12).

Практически это делает Perplexity удобной лабораторией для проверки source selection: система обычно явно показывает источники, но source graph и ranking не следует автоматически переносить на ChatGPT или Google.

## Bing / Microsoft Copilot

#country/global #engine/bing-copilot #task/measurement #evidence/official #risk/white

В 2026 Bing Webmaster Tools добавил AI Performance: total citations, cited pages, grounding queries и динамику цитирования. Это один из первых официальных publisher-инструментов, где GEO стал измеряемой сущностью. [S21](#s21).

## Gemini / Claude

#country/global #engine/gemini #engine/claude #task/citation #evidence/research #risk/white

Для этих систем особенно важно не переносить source patterns из одного движка в другой. Сравнительные исследования фиксируют разные доли earned/brand/social и разную устойчивость источников. [S15](#s15), [S16](#s16).


> **Практика для COLLIDER.CLUB:** каждый новый GEO-тезис имеет смысл переводить в карточку «гипотеза → контроль → метрика → срок → результат», чтобы инсайт превращался в накопленное преимущество клуба.