Прошлым летом на Олимпиаде в Париже Макк Макконнелл понял, что поиск претерпел фундаментальные изменения, когда его родители независимо друг от друга использовали ChatGPT для планирования своего дня, и ИИ рекомендовал конкретные турфирмы, рестораны и достопримечательности — бизнесы получили беспрецедентную видимость. Этот инсайт вдохновил создание Geostar, стартапа при поддержке Pear VC, целью которого является помощь бизнесам ориентироваться в сейсмическом сдвиге в онлайн-обнаружении, вызванном поиском с использованием ИИ, индустрией, которая, согласно прогнозам, вырастет с 43, 63 миллиарда долларов в 2025 году до 108, 88 миллиарда долларов к 2032 году. Всего за четыре месяца, с двумя основателями и без сотрудников, Geostar близка к отметке в 1 миллион долларов ежегодного повторяющегося дохода. Исследование Gartner прогнозирует снижение объёма традиционного поиска на 25% к 2026 году из-за появления AI-чатботов, при этом AI-Обзоры Google появляются в миллиардных запросах ежемесячно. Исследователи Университета Принстона отмечают, что оптимизация под ИИ может повысить видимость на 40%. Макконнелл объясняет, что сейчас бизнесам необходимо оптимизироваться для нескольких интерфейсов — традиционного поиска, режима AI, Gemini, AI-Обзоров, а также ChatGPT, Claude и Perplexity — каждый с своими уникальными критериями. Эта фрагментация разрушает многодесятилетние стратегии SEO, ориентированные на Google, в то время как исследования Forrester показывают, что 95% покупателей B2B планируют использовать генеративный ИИ для приобретений, однако большинство компаний пока не подготовлены к этому. Соучредитель и технический директор Geostar, Чихан Тас, выделяет масштабный сдвиг: юристы теперь привлекают до 50% клиентов через ChatGPT. Стартап пропагандирует концепцию Generative Engine Optimization (GEO), отход от традиционного SEO, сосредоточенного на ключевых словах и обратных ссылках, требующую понимания того, как большие языковые модели (LLMs) интерпретируют, синтезируют и навигируют веб-данными. Каждый сайт должен выступать как «малая база данных» для разнообразных ИИ-краулеров с разными предпочтениями: Google извлекает из своего поискового индекса, ChatGPT отдаёт предпочтение структурированным данным, а Perplexity — авторитетным источникам вроде Википедии. Тас отмечает, что успех теперь зависит от краткости и прямых ответов на вопросы, от настройки контента под механизмы принятия решений ИИ, аналогичные человеческому мышлению. Структурированные данные, такие как разметка schema, используемые лишь 30% сайтов, увеличивают вероятность появления в AI-обзорах на 36%. Однако многие бизнесы не знают о таком или не умеют внедрять его. Geostar отвечает с помощью «атмосферных агентов», встроенных в сайты клиентов, автономно оптимизирующих контент и технические аспекты в реальном времени, обучающихся на шаблонах между клиентами и распространяющих улучшения по всей сети. Например, компания RedSift, специализирующаяся на кибербезопасности, за три месяца повысила количество упоминаний в ИИ на 27% и заняла первые места в Google и ChatGPT по ключевым запросам, например, «лучшие поставщики DMARC» — всего за несколько дней. Макконнелл сравнивает сервис Geostar с работой агентства за 10 000 долларов в месяц, но в масштабе программного обеспечения с ценой от 1000 до 3000 долларов ежемесячно. В AI-поиске упоминания брендов без ссылок — некогда главный враг SEO — теперь имеют большое значение, поскольку ИИ анализирует сентимент и контекст по огромному количеству источников, включая Reddit, новости и соцсети.

Макконнелл объясняет, что упоминание без ссылки, например в The New York Times, может положительно влиять на рекомендации ИИ. Однако это создаёт уязвимости: исследования Индийского института технологий и Принстона показывают, что ИИ склонен отдавать предпочтение сторонним источникам перед контентом собственных брендов, делая внешнюю репутацию важнее самой компании. Метрики эволюционируют — с кликов и позиций к «впечатлениям» — тому, насколько ярко и положительно бренд появляется в ответах ИИ, даже без пользовательского клика. Geostar конкурирует с такими стартапами, как Brandlight, Profound и Goodie, в гонке за доминирование в области AI-оптимизации на рынке SEO стоимостью 80 миллиардов долларов. В отличие от многих, предлагающих панели инструментов и рекомендации, автономные агенты Geostar вносят изменения напрямую, используя опыт основателей, накопленный в их предыдущем стартапе, поддерживаемом Y Combinator, — Monto. Они утверждают, что простая адаптация старых SEO-инструментов для ИИ — это упущение сути; ИИ способен активно выполнять работу по оптимизации. Особенно это важно для малого и среднего бизнеса, которые часто не имеют ресурсов для привлечения экспертов, несмотря на то, что этот рынок большой — почти половина 33, 2 миллиона малых предприятий в США инвестирует в SEO, включая сотни тысяч юридических фирм, тратящих тысячи долларов в месяц, чтобы оставаться конкурентоспособными на местном уровне. История соучредителя Таса — от деревни курдских 50 человек в Турции, через самообучение программированию после болезни матери до партнёрства с Макконнеллом ещё до личной встречи — отражает инновационный подход стартапа. Он подчёркивает, что GEO — это принципиально новый инструмент, возможный благодаря современным технологиям. Ожидается, что преобразование поиска ускорится и проникнет в инструменты продуктивности, носимые устройства и дополненную реальность, каждая из которых потребует отдельной оптимизации. Макконнелл видит будущее в мультиформатных интерфейсах, объединяющих зрение и звук. Однако наряду с техническими инновациями существуют и этические вопросы — справедливости, манипуляций и прозрачности в рекомендациях ИИ при отсутствии регулирующей базы — создавая «Дикий Запад» для GEO. Эпоха простой оптимизации для Google уходит, ей на смену приходит сложная экосистема, где успех зависит от понимания того, как работают, синтезируют и рекомендуют системы ИИ. Миллионам бизнесов, зависящих от онлайн-обнаружения, освоение этой новой парадигмы становится экзистенциальной задачей. Главный вопрос уже не в том, стоит ли оптимизироваться под ИИ, а смогут ли они быстро адаптироваться, чтобы сохранить видимость в условиях стремительных изменений. Опыт родителей Макконнелла в Париже, управляемый ИИ, стал предвестником новой реальности: вместо поиска или кликов пользователи просто задают вопрос ИИ, и он решает, какие бизнесы рекомендовать. В развивающейся экономике обнаружения победа уже не в том, чтобы занимать самое высокое место, а в том, чтобы быть выбранимым ИИ.