GEO

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Retrieval-Augmented Generation, схема работы нейросети, при которой она не отвечает по памяти, а сначала ищет документы, а потом собирает ответ из найденного. Именно на этой механике держится все GEO-продвижение.

Как устроено внутри

Три шага: поиск релевантных документов, извлечение из них подходящих фрагментов, генерация ответа с опорой на эти фрагменты. Модель работает не со всей страницей, а с вырезанным куском текста.

Что это значит на практике

Цитируется не сайт целиком и не статья целиком, а конкретный абзац. Если ответ на вопрос размазан по трем экранам и обвешан вводными словами, вырезать из него нечего. Поэтому в GEO выигрывает структура «вопрос – прямой ответ на 40-80 слов – детали ниже».

Зачем это знать владельцу сайта

RAG объясняет, почему модель может процитировать вас без ссылки и почему страница может не расти по трафику, но при этом формировать узнаваемость. И почему без индексации страницы в обычном поиске механика не запускается вообще: искать модель будет там же, где ищет поисковик.

Проверим ваш сайт по этим же пунктам

Посмотрим, что мешает сайту расти, и скажем, с чего начать. Бесплатно, за два рабочих дня.