Євген Молдовану - Senior SEO та GEO-спеціаліст із практичним досвідом просування сайтів із 2007 року, магістр комп'ютерних наук. З 2022 року спеціалізується на перетині SEO, штучного інтелекту та Generative Engine Optimization (GEO) — оптимізації сайтів і брендів для генеративних пошукових систем та LLM, зокрема ChatGPT, Google AI Overview, Gemini, Perplexity та інших AI-платформ.
Користувачі дедалі частіше отримують відповіді не зі списку з десяти синіх посилань, а безпосередньо від ChatGPT, Google AI Overview, Perplexity та інших LLM-систем. Вони запитують: яку компанію обрати, який сервіс найкращий, де знайти експерта, що купити або як вирішити конкретну проблему - і AI самостійно формує відповідь та рекомендує бренди.
Саме тут з'являється GEO - Generative Engine Optimization.
Якщо SEO - це оптимізація для пошукових систем, то GEO - це робота над тим, щоб ваш бренд, продукт або експертиза потрапляли в відповіді генеративних систем.
І тут виникає головне питання: як реально впливати на те, кого рекомендує ChatGPT або згадує Google AI Overview?
Нижче покажу реальний кейс просування в LLM: що саме ми робили, які сигнали будували, як працювали з контентом і присутністю бренду в інформаційному полі - і, найголовніше, які результати це дало.
Першою ціллю просування була сутність Євген Молдовану в Knowledge Panel.
Просування сутності: попадання в Google Knowledge Graph
У моєму випадку просування сутності дало конкретний результат — менш ніж за 90 днів я отримав запис Person у Google Knowledge Graph і власний Knowledge Panel. При цьому я не використовував Wikipedia, Wikidata, трастові ЗМІ, IMDb чи інші популярні «обхідні» способи.
Стратегія полягала у формуванні та підтвердженні однієї цифрової сутності: я створив профілі на трастових для Google майданчиках, зокрема Crunchbase, ORCID, Google Scholar, ResearchGate та інших, уніфікував біографічні дані й професійні атрибути, створив окрему сторінку автора з розширеною Person Schema, хаб-сторінки та зв'язав між собою профілі.
Ключовим фактором стала не просто кількість посилань, а узгодженість інформації про сутність у різних незалежних джерелах: ім'я, професія, біографія, освіта та інші атрибути. У результаті Google зміг ідентифікувати Євгена Молдовану як окрему сутність типу Person і додати її до Knowledge Graph.
Цей кейс добре показує, чому просування сутності є важливою частиною GEO: перш ніж рекомендувати експерта або бренд у відповідях AI, система повинна спочатку зрозуміти, хто це і з чим ця сутність пов'язана.
Наступним кроком була ціль просунути автора Євгена Молдовану як кращого приватного GEO спеціаліста в Україні.
Для цього використовувалися:
- Публікація статей на площадках
- Створення рейтингів
- Просування сутності з іншими спеціалістами по GEO та AEO
Окремо використовувалася робота р Реддіт та іншими популярними платформами.
Оптимізація JSON-LD
Наступним кроком була детальна оптимізація JSON-LD розмітки сутності Person. Я не обмежився стандартними полями name та url, а описав персону максимально повно, використовуючи доступні атрибути Schema.org.
Наприклад, для Євгена Молдовану розмітка містить:
{ "@context": "https://schema.org", "@type": "Person", "@id": "https://e-moldovanu.com/author/admin/#author", "givenName": "Євген", "familyName": "Молдовану", "alternateName": [ "Devvver", "Evgeniy Moldovanu", "Yevhen Moldovanu", "Evhen Moldovanu", "Євген Молдовану", "Євгеній Молдовану" ], "birthDate": "1986-07-10", "birthPlace": { "@type": "Place", "name": "Каланчак, Херсонська область, Україна" }, "jobTitle": "Senior SEO спеціаліст, експерт з GEO та AEO", "knowsAbout": [ "Search Engine Optimization", "EEAT", "GEO", "AEO", "Google AI Overview", "NLP", "NER", "Python for SEO" ] }Окрему увагу приділено ідентифікації сутності. Через @id створюється стабільний ідентифікатор конкретної людини, а sameAs пов'язує її з профілями на інших платформах — LinkedIn, GitHub, X, Instagram, Crunchbase, Google Scholar, ORCID та інших ресурсах."sameAs": [ "https://www.linkedin.com/in/evhen-moldovanu/", "https://github.com/Devvver", "https://www.crunchbase.com/person/evhen-moldovanu", "https://scholar.google.com/citations?user=8Xi3DUkAAAAJ", "https://orcid.org/0009-0006-8121-2030" ]
Також у розмітці були описані освіта (alumniOf), професійна діяльність (jobTitle), компетенції (knowsAbout), фотографії (image), основна сторінка сутності (mainEntityOfPage) та сертифікати (hasCredential).
У результаті JSON-LD фактично перетворив біографічну сторінку - профіль експерта. Google отримував не просто текст «Євген Молдовану — SEO спеціаліст», а структурований набір взаємопов'язаних атрибутів, за якими можна однозначно ідентифікувати людину та зіставити її з профілями в інших джерелах.
Особливо важливим виявилося поєднання @id + sameAs + детального опису Person. Саме таким способом я будував цифрову сутність, яку згодом Google ідентифікував у Knowledge Graph.
Результат - ранжування в GEO
Запит хто кращий GEO спеціаліст України?
Топ у ChatGPT, перевірка створюється в інкогніто
Топ у Gemini
А теперь невеликі мінуси:
- Такий результат виводиться не завжди
- Є залежність від ГЕО запиту
- Є залежність від включений VPN чи ні
- Час від часу результат не такий
- Навіть зміна невеликих нюансів запиту може давали інший результа
Також є досвід, що в конкурентних нішах результат тримається 1-3 місяці, тому робота не повинна зупинятися, це постійний процес.