Google всё больше отвечает на запросы прямо в поисковой выдаче — через AI-сниппеты, featured snippets и SGE. Пользователь получает ответ, не заходя на ваш сайт. Это значит, что классическое SEO (ключевые слова, мета-теги, обратные ссылки) уже не достаточно. Нужно, чтобы ваш контент был «цитируемым» — чтобы AI-системы выбирали именно ваш сайт как источник ответа.
Для этого появился термин GEO — Generative Engine Optimization. И я нашёл open source инструмент, который автоматизирует аудит сайта по GEO-метрикам через Claude Code.
Что такое GEO и зачем это нужно
Классическое SEO оптимизирует сайт для поисковых роботов: индексация, скорость загрузки, ключевые слова, ссылочная масса. Цель — попасть в топ-10 выдачи.
GEO оптимизирует сайт для AI-систем: ChatGPT, Gemini, Perplexity, Bing Copilot. Цель — чтобы AI-ассистент процитировал именно ваш сайт, когда пользователь задаёт вопрос.
Разница принципиальная. В классическом SEO вы боретесь за клик. В GEO вы боретесь за цитирование — потому что пользователь может получить ответ из вашего контента, даже не зайдя к вам.
Что влияет на AI-цитируемость: структурированные данные (Schema.org), чёткие ответы на вопросы в контенте, авторитетность домена, упоминания бренда на внешних площадках, правильные заголовки, читаемость текста.
geo-seo-claude — аудит одной командой
geo-seo-claude — это Claude Code скилл, который проводит комплексный аудит сайта по SEO и GEO-метрикам. Устанавливается как навык Claude Code и запускается одной командой.
Что анализирует:
AI-видимость (Citability Score). Оценка от 0 до 100 — насколько ваш контент пригоден для цитирования AI-системами. Проверяет структуру ответов, наличие FAQ, чёткость формулировок.
AI-краулеры. Проверяет, разрешён ли доступ к сайту для AI-краулеров (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended) через robots.txt. Многие сайты случайно блокируют AI-краулеры, не зная об этом.
Schema-разметка. Анализирует структурированные данные: есть ли Organization, Article, FAQ, HowTo, Product. Подсказывает, какие схемы добавить.
Упоминания бренда. Ищет упоминания вашего бренда на внешних площадках. Для AI-систем количество и качество упоминаний — сигнал авторитетности.
Контент-аудит. Оценивает читаемость, структуру заголовков, наличие ответов на потенциальные вопросы пользователей.
PDF-отчёт. На выходе — HTML или PDF с оценками по каждой категории и конкретными рекомендациями.
Установка
# через npx npx skills add zubair-trabzada/geo-seo-claude # или вручную git clone https://github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude cp -r geo-seo-claude/skills/* ~/.claude/skills/
После установки в Claude Code появляется скилл, который запускается через обычный промпт:
Проведи GEO-SEO аудит сайта example.com
Claude Code сам загрузит страницы, проанализирует структуру, проверит robots.txt, Schema-разметку и выдаст отчёт с оценкой.
Что я нашёл на своём сайте
Запустил аудит на паре своих проектов. Результаты отрезвляющие:
robots.txt блокировал ClaudeBot и GPTBot — я даже не знал, что хостинг добавил это по умолчанию
Schema-разметки не было вообще — ни Organization, ни Article
FAQ-секции отсутствовали — а это то, что AI-системы цитируют чаще всего
Заголовки были вложены неправильно: H1 → H3 → H2 — для парсеров это каша
Конкретные рекомендации из отчёта: добавить FAQ Schema на страницы с инструкциями, разблокировать AI-краулеры, добавить Organization Schema с основными данными компании, переструктурировать заголовки.
На исправление ушло два часа. Через неделю проверю, изменилось ли что-то в AI-выдаче.
Ограничения
Молодой проект. 10 звёзд на GitHub, 9 коммитов. Это proof of concept, не enterprise-решение.
Зависимость от Claude Code. Работает только внутри Claude Code — нельзя запустить как standalone-скрипт.
Не заменяет профессиональный SEO-аудит. Инструмент хорошо находит технические проблемы (robots.txt, Schema, структура заголовков), но не анализирует ссылочный профиль, конкурентов и поведенческие факторы.
GEO — новая и нестабильная область. Никто точно не знает, как AI-системы ранжируют источники для цитирования. Рекомендации основаны на текущем понимании, которое может измениться.
Альтернативы
Если не хотите привязываться к Claude Code:
Ahrefs / SEMrush — для классического SEO-аудита (платные, мощные)
Google Search Console — бесплатный базовый мониторинг
Schema.org Validator — проверка структурированных данных
Ручной промпт в Claude/ChatGPT — скормить HTML страницы и попросить оценить AI-цитируемость
Преимущество geo-seo-claude в том, что он автоматизирует весь процесс и выдаёт структурированный отчёт. Но для разовой проверки можно обойтись ручным промптом.
Репозиторий: github.com/zubair-trabzada/geo-seo-claude
Занимаетесь GEO-оптимизацией? Замечаете ли вы, что AI-системы цитируют ваш контент — и влияет ли это на трафик?
Комментарии (5)

elroy
12.04.2026 08:45У вас в коде рекомендации захардкодены. Уверен, что используя нормальную модель можно получить более подробные и точные рекомендации, иногда комплексные.

mrStickens
12.04.2026 08:45Пробовать можно и нужно
Такая задача как seo скорее подойдёт агенту, а лучше агентам, много метрик и переменных
Ну и конечно не стоит проверять такое на реальных клиентах

ArinaBur
12.04.2026 08:45А сильно отличается от подобных сервисов онлайн аудита geo aeo https://seofetcher.com/geo-aeo ?
Kamil_GR
Забавно то, что в этом и многих других проектах, пользователь доверяет результатам исследования LLM, при этом сама LLM абсолютно не связывает цель пользователя и свои рекомендации. ))
Kamil_GR
Наверное стоит добавить. LLM понятия не имеет как повысить привлекательность текста для LLM. Красивый отчёт, который вы получили, это классика типового SEO. Ответ упакованный в "авторитетно красивый" текст на самом деле полезен настолько же ,насколько и совет делать хорошо, не делать плохо. То что проходит, когда нужно впихнуть топам правильную идею, не работает, когда правильной идеи нет.
По сути вы доверяете отчёту, который ничем не хуже галлюцинации о луне из сыра. Но да, все при деле и сеологи снова на коне ))