Как исследовать промпты для Generative Engine Optimization

• Дек 5 2025
• автор Ilona K.

Даже если вы уже не новичок в исследовании ключевых слов, переход к исследованию промптов может ощущаться как попытка удержаться на постоянно ускоряющейся беговой дорожке. Внезапно важно не только то, что люди вводят в Google, – но и то, как они разговаривают с ИИ-ботами вроде ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity. А с ИИ люди общаются совсем не так, как с поисковиками.

В этом руководстве разобраны основы исследования промптов для Generative Engine Optimization (GEO) и то, чем оно отличается от исследования ключевых слов. Неважно, управляете ли вы маленьким магазином свечей или быстрорастущим техстартапом, – в итоге у вас будет понятный и практичный процесс, который действительно можно применять, чтобы находить промпты, благодаря которым генеративные системы будут чаще упоминать ваш бизнес.

Почему исследование промптов важно для GEO

Генеративные ИИ-системы воспринимают веб-контент не так, как Google. Вместо того чтобы сканировать страницы и показывать список ссылок, они воспринимают промпты как часть диалога. А затем генерируют, по их мнению, лучший ответ, используя любые данные, которые удаётся найти в интернете, – ваш сайт, соцсети, Wikipedia и сторонние источники.

Исследование промптов помогает понять:

• как реальные люди формулируют свои вопросы
• почему в генеративных системах появляются те или иные ответы
• где ваш бренд мог бы появляться, но пока не появляется
• как создавать контент, который соответствует тому, о чём люди на самом деле спрашивают

Если вы только начинаете разбираться в теме, материал о том, что такое Generative Engine Optimization , станет хорошей отправной точкой, чтобы понять, как “думают” генеративные системы.

Исследование промптов и исследование ключевых слов

Проще всего понять разницу, если представить двух людей, которые ищут одно и то же.

Человек A (классический поиск по ключевым словам):
best domain names pet shop

Человек B (вводит длинный, подробный промпт на естественном языке):
“I’m opening a small pet store. What’s a good domain name that doesn’t sound spammy?”

Оба хотят одного и того же, но второй подход даёт гораздо больше деталей, “характера” и яснее показывает намерение. Именно поэтому всё больше маркетологов добавляют исследование промптов для ИИ-систем в свой рабочий процесс, чтобы лучше понимать, как люди общаются с ИИ.

Как query fan-out формирует генеративные ответы

Вот что большинство людей не учитывает в работе генеративных систем: они не просто берут ваш вопрос и отвечают на него. За кулисами они разбивают его на десятки мини-вопросов. Такое поведение называется query fan-out.

Например, когда пользователь спрашивает:
“What’s a good domain name for a new pet store?”

В фоновом режиме ИИ формирует связанные запросы вроде:

• “tips for naming a pet business”
• “examples of memorable domain names”
• “what makes a domain trustworthy?”
• “best domain extensions for retail”

Затем ИИ-система объединяет ответы на эти запросы, чтобы сформировать единый итоговый ответ.

Если ваш контент охватывает разные связанные темы, вероятность попасть в финальный ответ ИИ возрастает – даже если исходный промпт не совпал с вашим сайтом слово в слово. Похожие закономерности заметны и при оптимизации под поиск ChatGPT, где контекст важен не меньше, чем сам контент.

Синтетические промпты и реальные промпты (почему нужны оба)

При исследовании промптов вы, как правило, сталкиваетесь с двумя типами – и ведут они себя довольно по-разному.

Синтетические промпты

Они появляются в ИИ-инструментах или GEO-платформах, когда вы просите сгенерировать список промптов, релевантных вашему продукту или бизнесу. Обычно они аккуратные, “отполированные” и иногда даже слишком “вежливые”.
Пример:
“What are the most effective domain name strategies for small businesses?”

Они полезны, но не опираются на реальные данные и не отражают живые органические разговоры.

Реальные промпты

Они берутся из фактического поведения пользователей – данных о переходах и взаимодействиях (clickstream), длиннохвостых поисковых запросов, форумов сообществ, Search Query Reports (SQR) в Google Ads и социальных платформ. Они могут выглядеть чуть менее аккуратно и часто содержат опечатки или неудачные формулировки.

Пример:
“is .it.com ok for a tech startup or not lol”

Оба типа важны: синтетические промпты закрывают пробелы, а реальные помогают оставаться ближе к тому, что ваша аудитория действительно может вводить. В обсуждениях, например в этом популярном вопросе на Reddit, GEO-исследователи делятся опытом, как сочетать оба подхода.

Инструменты, которые помогают с исследованием промптов

Важно понимать: такие инструменты, как ChatGPT, пока не предоставляют собственные аналитические данные, из которых можно извлечь промпты (по аналогии с Google Keyword Planner для исследования ключевых слов). Поэтому универсальной платформы для исследования промптов нет, но сочетание нескольких инструментов может дать достаточно полную картину, чтобы запустить GEO-программу.

• AnswerThePublic берёт реальные поисковые вопросы и превращает их в визуальные карты. Это отличный инструмент для генерации идей на старте и для поиска шаблонов формулировок, похожих на промпты, которые пользователи задают ИИ-инструментам.
• SEMrush предоставляет данные по ключевым словам с упором на вопросы – они часто отражают то, как люди разговаривают с генеративными системами. Для исследования особенно полезен недавно запущенный AI Toolkit.
• Profound помогает выявлять и отслеживать, когда ИИ-системы упоминают ваш бренд (или ваших конкурентов), какие промпты приводят к этим упоминаниям и как ответы меняются со временем. Это один из наиболее GEO-ориентированных вариантов на рынке, и он органично дополняет стратегии из руководства it.com Domains по GEO tools.
• Google Search Console – хотя инструмент отслеживает органические запросы из поиска Google, многие длинные формулировки напрямую “переводятся” в промпты в стиле ИИ. Когда людям нужна помощь, они часто задают более развёрнутые и естественные вопросы.
• Google Ads отчёты Search Query Reports дают самую “сырую” версию пользовательского намерения. Они показывают точные фразы, которые люди вводили перед кликом, – со всеми орфографическими ошибками. Отлично подходит, чтобы находить по-настоящему живой язык промптов.

Как исследовать промпты для GEO: простой рабочий процесс

Ниже – пошаговый процесс, который можно повторять в любой отрасли. Каждый шаг включает промпт, который можно вставить в ChatGPT или в любой другой удобный ИИ-инструмент.

1. Начните с того, чтобы спросить генеративные системы напрямую

Откройте ChatGPT, Claude, Gemini или Perplexity и спросите, какие вопросы люди обычно задают по вашей теме.

Попробуйте такой промпт:
“List 20 questions people typically ask AI assistants about [your product or service]. Organize them by intent.”

2. Изучите ветки обсуждений в сообществах

Reddit, Quora, Slack groups, комментарии на YouTube – везде, где пользователи общаются свободно, можно увидеть, как они на самом деле формулируют вопросы. Как правило, это самый честный источник.

3. Используйте инструменты с фокусом на GEO

Одни GEO-платформы находят промпты, которые приводят к конкретным генеративным ответам. Другие отслеживают упоминания бренда в разных ИИ-системах. 

Попробуйте так:
“Act as a GEO researcher. Suggest likely prompts that could produce AI answers about [topic]. Sort them by importance.”

4. Подключите ваши SEO-инструменты

Инструменты вроде SEMrush и AnswerThePublic собирают вопросы на естественном языке из поисковых данных. А GSC и SQR добавляют “полевые” формулировки, которые часто напрямую превращаются в промпты.

Ищите:

• вопросные формулировки
• формулировки “how to”
• запросы на сравнение
• формулировки, где сначала описывают проблему
• длиннохвостые запросы с явно выраженным намерением

5. Сгруппируйте промпты по кластерам намерений

Разбейте их на категории вроде:

• Информационные
• Исследовательские
• Сравнение
• Решение о покупке
• Поиск и устранение проблем

Так гораздо проще писать контент, который отвечает сразу на несколько пользовательских потребностей.

6. Посмотрите, как ИИ отвечает на эти промпты

Обратите внимание на:

• языковые шаблоны
• повторяющиеся рекомендации
• какие особенности продукта они выделяют
• какие бренды они чаще упоминают

Этот шаг часто показывает пробелы, которые ваш контент может закрыть.

7. Создайте контент под эти промпты

Если пользователи постоянно спрашивают:
“Which domain extension works best for tech startups?”
можно подготовить материал со сравнением вариантов и привести примеры вроде greenbyte.it.com или cybertrail.it.com.

Такая работа с промптами помогает и GEO, и классическому SEO.

8. Продолжайте отслеживать промпты и ответы

Язык пользователей меняется, появляются новые вопросы, а конкурентная среда сдвигается. GEO – не статичная история, и промпты тоже не должны быть статичными. Инструменты мониторинга вроде Profound помогают понять, когда ИИ-системы начинают упоминать ваш бренд – или когда они перестают.

Исследование промптов быстро становится одним из самых ценных навыков для понимания и роста видимости бренда в генеративных системах. Вместо того чтобы гадать, о чём пользователи могут спросить, вы изучаете, как они говорят на самом деле, – и создаёте контент, который вписывается в эти разговоры.

Если понимать query fan-out, использовать и синтетические, и реальные промпты, а также сочетать GEO-инструменты с привычными SEO-решениями вроде SEMrush и Search Console, становится гораздо проще появляться в генеративных ответах по всему интернету.

FAQs

Что такое промпт?

Промпт – это вопрос или инструкция, которую человек задаёт ИИ-системе вроде ChatGPT. Он может быть коротким, подробным или очень специфичным. Формулировка напрямую влияет на ответ, который выдаёт модель.

Что такое исследование промптов для GEO?

Исследование промптов для GEO – это процесс изучения естественных формулировок, с которыми пользователи обращаются к ИИ-системам. Оно помогает понять намерение пользователя и создать контент, у которого больше шансов попасть в генеративные ответы.

Как проводить исследование ключевых слов для GEO?

Исследование ключевых слов для GEO объединяет классический анализ ключевых слов с промптами на естественном языке. Изучаются длиннохвостые ключевые слова, запросы с большим количеством вопросов, обсуждения в сообществах и паттерны ИИ-промптов – так формируется более широкое понимание того, чего хотят пользователи.

Как исследовать промпты для мониторинга LLM?

Можно отслеживать промпты, фиксируя, какие вопросы запускают ИИ-ответы о вашем бренде. Инструменты вроде Profound помогают находить такие промпты и показывают, как часто ваш бренд появляется в генеративных системах.

Как понять, упоминает ли ChatGPT мой бренд?

Можно спросить ChatGPT напрямую или использовать инструменты мониторинга LLM. Также можно отслеживать промпты вроде “Which companies offer [product]?”, чтобы проверить, появляется ли ваш бизнес в ответе.

Ищете советы по Generative Engine Optimization? Загляните в блог it.com Domains и подписывайтесь на нас в социальных сетях.

Эта статья была переведена искусственным интеллектом и может содержать неточности. Читайте оригинал на английском языке.

Поделиться записью!