SISTRIX проверил популярные советы по GEO на 96 418 страницах и сравнил, какие из них цитируют ChatGPT, Google AI Mode и AI Overviews. Чаще цитировались страницы с оглавлением, разметкой Article и FAQPage, блоком автора и свежими данными. Файл llms.txt измеримого эффекта не показал. Разбираем цифры и ограничения исследования.
Как устроено исследование
Исследование SISTRIX вышло 22 октября 2026 года. В выборке 96 418 адресов с 17 380 доменов, по каждому оценены 43 признака.
Из них 48 527 страниц региона DACH (Германия, Австрия, Швейцария) во втором квартале 2026 года процитировала хотя бы одна из трёх систем: ChatGPT, AI Mode или AI Overviews, примерно по 16 тысяч на каждую. Каждой такой странице подобрали нецитируемую страницу того же домена.
Сравнение внутри одного сайта убирает влияние бренда и силы домена. Остаются различия самих страниц.
Почти половину процитированных страниц, 48,7%, составили советы и инструкции. На сайты брендов пришлось 38,7% цитат.
Что связано с цитированием
Коэффициент показывает, во сколько раз чаще цитировались страницы с признаком, 1,0 значит «разницы нет».
- Оглавление — 1,7. При этом оно есть только у 14% страниц.
- Разметка Article — 1,6.
- Разметка FAQPage — 1,5.
- Блок автора с фотографией — 1,4.
- Видимая дата обновления — 1,3. Показывают её всего 5% страниц.
- Текущий год в заголовке — 2,7. Этот признак проверяли задним числом, авторы называют его первым ориентиром и признаком свежего содержания, а не приёмом для заголовка.
Страницы, где сходится много таких признаков, цитировались в 2,1 раза чаще почти неоптимизированных.
Объём от 1000 слов дал 1,5, но авторы считают это следствием лучшей структуры, а не причиной.
Что не сработало
- llms.txt. Измеримого эффекта нет. Среди цитируемых адресов 11,7% с доменов, где есть этот файл, а по всей выборке таких 14%.
- Breadcrumb, HowTo и QAPage. Коэффициент 1,0, то есть разницы нет.
- Product — 0,8, Recipe — 0,1.
- Читаемость по индексу Флеша. 1,03, статистически незначимо.
Это вывод только о цитатах в трёх ИИ-системах. Для обычной выдачи и навигации та же разметка может быть полезна.
Почему маленьким исследованиям не стоит верить
SISTRIX показал, как вывод про FAQPage менялся с размером выборки. На 833 адресах такая разметка встречалась у цитируемых страниц на 23% реже, на 4600 — на 31% чаще, на полной выборке — на 19% чаще.
Устойчивое направление появилось только примерно с 5000 адресов. Авторы советуют не доверять GEO-исследованиям на меньших выборках.
Ограничения
Найдены корреляции, а не доказанные причины. Данные только по региону DACH. Perplexity, Claude и чат Gemini не исследовались, продолжение авторы обещают. Типы страниц и доменов размечала модель Gemini, сверку делали другой моделью и вручную на 100 страницах.
Наш комментарий
Особого «ИИ-трюка» исследование не нашло. Чаще цитируются страницы, на которых удобно найти ответ, видно автора и дату и понятно, откуда данные. Это то же, что помогает читателю.
Про llms.txt вывод трезвый. У нас он есть, и мы его поддерживаем, но ждать от него роста цитат по этим данным не стоит. Подробно о файле мы писали в статье про llms.txt.
Что сделать
- Добавить оглавление в длинные статьи и инструкции.
- Проверить разметку Article и FAQPage там, где вопросы действительно есть.
- Показать автора с фотографией и дату последнего существенного обновления.
- Обновлять цифры и ставить ссылки на первоисточники.
С чего начать
Возьмите пять самых посещаемых статей и проверьте по списку выше: есть ли оглавление, автор, дата обновления и разметка. Какую разметку ставить на статьи, мы разбирали в материале о микроразметке для статей, а о том, насколько нестабильны источники ИИ-ответов, в новости про исследование цитат ChatGPT. Понять, каких элементов не хватает вашим страницам, помогает SEO-аудит.
Подпишитесь на SEO-новости
Каждая новость с сайта сразу выходит в нашем Telegram-канале и на странице в Facebook. Выберите, где вам удобнее читать.
