Глоссарий

Простые определения терминов видимости в ИИ: GEO, AEO, доля упоминаний, fan-out, grounding, earned media, llms.txt, цитирование, галлюцинация и другие.

Автор: Dasha. Обновлено 31 октября 2026. https://heardofyou.io/ru/glossary

Простые определения слов с этого сайта и из работы над видимостью в ИИ вообще. От одного до трёх коротких предложений на каждое, и откуда взялся термин, если это помогает. Нужного слова нет? Напишите на hello@heardofyou.io, и мы его добавим.

| Термин | Что это значит |
|---|---|
| AI visibility (видимость в ИИ) | Как часто и насколько хорошо ИИ-ассистент называет ваш продукт, когда задают вопрос, на который должны отвечать вы. На этом сайте это всегда доля по многим ответам, а не место в одном. |
| GEO (generative engine optimisation, оптимизация под генеративные движки) | Изменение того, что вы публикуете на своём сайте и за его пределами, чтобы ИИ-ассистенты чаще вас цитировали или рекомендовали. Термин из статьи 2024 года (Aggarwal et al., KDD 2024). Ссылки на источники, цитаты и статистика повышали видимость. Набивка ключевыми словами нет. Часто продаётся как магия. На деле это в основном обычные доказательства. |
| AEO (answer engine optimisation, оптимизация под движки ответов) | Старший родственник GEO: сделать страницу прямым ответом на вопрос, чтобы поисковик или ассистент мог её взять. На практике оба термина используют как синонимы. |
| LLM (large language model, большая языковая модель) | Программа в основе ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. Она предсказывает текст по закономерностям в данных, на которых её обучали. Современные модели ещё и читают живую выдачу перед ответом. |
| Answer engine (движок ответов) | Поисковый инструмент, который даёт один написанный ответ вместо списка ссылок. ChatGPT с поиском, Perplexity, AI Overviews и AI Mode от Google, Claude и Gemini с доступом в интернет. |
| Citation (цитирование, ссылка на источник) | Ссылка, которую ассистент показывает как источник ответа. Процитировали значит прочитали вашу страницу, а не порекомендовали вас. Ассистент может сослаться на вашу страницу и всё равно предложить конкурента. |
| Mention rate (доля упоминаний) | Доля ответов в фиксированном тесте, где назван ваш продукт. Бесплатная проверка сообщает её как «названы в X из 75 ответов» и по каждому ассистенту. Это наша главная цифра, потому что единичные ответы не повторяются. |
| Share of voice (доля голоса) | Ваша доля среди всех упоминаний брендов в наборе ответов. Названо пять продуктов, и вы один из них: у вас пятая часть голоса в этом ответе. В одном исследовании вендора у выбранных покупателями брендов доля голоса была 24%, у отвергнутых 11% (Profound). |
| Fan-out (веер запросов) | Веб-поиски, которые ассистент сам запускает перед ответом на один промпт. ChatGPT искал примерно в 31% промптов, около 2.17 поиска на каждый, часто добавляя «отзывы», «сравнение» или год (Nectiv). Нет вас в этих поисках, обычно нет и в ответе. |
| Grounding (заземление, живой поиск) | Чтение реальных веб-страниц перед ответом, а не ответ только из памяти обучения. Большинство нынешних рекомендаций продуктов берётся из «заземлённых» ответов. Поэтому попасть в живую выдачу важнее, чем в память модели. |
| Earned media (заработанные упоминания) | Страницы о вас, которые вы не писали и за которые не платили: отзывы, списки «лучших X», статьи, треды на Reddit, видео. Для вопросов о софте в США 72.7% источников, которые цитировал ИИ-поиск, были earned media (Chen et al.). Это главный вход для рекомендаций. |
| Listicle (статья-список) | Статья в виде списка: «10 лучших приложений для счетов для фрилансеров в 2026 году». В одном исследовании 26 283 URL такие статьи составили 43.8% типов страниц, которые цитировал ChatGPT (Ahrefs). Честно попасть в правильные из них: большая часть работы в нашем проекте. |
| llms.txt | Текстовый файл по адресу /llms.txt со списком важных страниц сайта и описанием в одну строку. Предложен как знак вежливости для ИИ-агентов (llmstxt.org). На то, рекомендуют ли вас ассистенты, он не влияет. Исследования не нашли корреляции, а большинство файлов никто не запрашивает. У нас он всё равно есть, и в нём так и написано. |
| Structured data (структурированные данные, JSON-LD) | Небольшой блок машиночитаемых фактов на странице. Это статья, такого-то автора, от такой-то даты. Это организация с таким-то email. Он помогает машинам понять страницу. Он должен совпадать с тем, что видно. Особой версии, которая заставит ассистентов вас цитировать, нет. |
| Crawler (краулер) | Программа, которой поисковик или ИИ-компания скачивает веб-страницы. У каждой есть имя, которое можно разрешить или запретить в robots.txt: OAI-SearchBot (поиск ChatGPT), GPTBot (обучение OpenAI), ClaudeBot и Claude-SearchBot (Anthropic), PerplexityBot, Google-Extended (обучение ИИ Google). Заблокируете поисковый краулер, и исчезнете из живых ответов этого ассистента. |
| Hallucination (галлюцинация) | Ассистент уверенно утверждает неправду. Цена, которой у вас никогда не было, функция, которой нет, описание конкурента под вашим именем. Обычно причина в устаревших или отсутствующих источниках. Поэтому брендовые промпты («что такое [бренд]») входят в каждую проверку. |
| Re-check (повторная проверка) | Запуск тех же фиксированных промптов снова, тем же способом, позже, и сравнение долей упоминаний. Мы используем 30-й, 60-й и 90-й день. Повторная проверка с изменённым набором промптов не сравнение. |
| Fixed prompt set (фиксированный набор промптов) | Точный список вопросов покупателей, согласованный до начала работы и неизменный, чтобы цифры «до» и «после» были честными. Новые промпты получают новые цифры. Старые никогда не редактируются. |

Связанные страницы
- Как мы измеряем (/ru/how-we-measure): точный метод, который стоит за долей упоминаний.
- Как ИИ решает, что рекомендовать (/guides/how-ai-decides-what-to-recommend): длинное объяснение с источниками.
- Библиотека промптов (/prompts): промпты, из которых складывается фиксированный набор.

Источники
- Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024 (origin of the term GEO) (https://arxiv.org/html/2311.09735v2)
- llms.txt proposal (https://llmstxt.org/)
- OpenAI, bots and crawlers documentation (https://platform.openai.com/docs/bots)
- Nectiv, ChatGPT search prompt data (fan-out), via Search Engine Land (https://searchengineland.com/chatgpt-search-prompts-data-463407)
- SparkToro, AIs are highly inconsistent when recommending brands (https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/)
- Chen et al., University of Toronto, earned media in AI search, 2025 (https://arxiv.org/html/2509.08919)
- Ahrefs, best lists research: 43.8% of cited page types (vendor) (https://ahrefs.com/blog/best-lists-research/)
- Google, structured data introduction (https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data)
- Profound, The shortlist is the new shelf (share of voice; vendor) (https://www.tryprofound.com/blog/the-shortlist-is-the-new-shelf)