AEO и поиск в ответах ИИ
AEO (Answer Engine Optimization). Оптимизация сайта под то, чтобы ИИ-ассистенты (ChatGPT, Алиса, Perplexity) рекомендовали ваш бизнес в своих ответах. Подробно — в гайде по AEO и на странице услуги AEO Studio.
GEO (Generative Engine Optimization). Продвижение в генеративных движках (Gemini, Perplexity, Grok). Часто используется как синоним AEO. Разбор GEO.
Answer Engine (движок ответов). Система, которая даёт прямой ответ вместо списка ссылок — ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews.
Google AI Overviews. ИИ-сводка от Google в самом верху выдачи. Как в неё попасть.
llms.txt. Текстовый файл на сайте с машиночитаемым описанием для ИИ-моделей — помогает им правильно «прочитать» ваш бизнес. Как настроить.
ИИ-решения для бизнеса
Чат-бот. Отвечает на вопросы клиентов. Самый полезный вариант — на базе знаний (RAG): отвечает своими словами по вашим документам. Сколько стоит.
RAG (Retrieval-Augmented Generation). Технология, когда ИИ отвечает по вашим документам со ссылкой на источник, а не «из головы». Основа надёжных чат-ботов. Как работает RAG.
ИИ-агент. ИИ, который не только отвечает, но и выполняет действия в ваших системах — оформляет заказ, запись, заявку. Разработка под ключ.
MCP (Model Context Protocol). Открытый стандарт, по которому ИИ-ассистенты безопасно вызывают внешние инструменты и данные. Простыми словами.
MCP-сервер. Реализация MCP: превращает ваш продукт и API в инструменты внутри ChatGPT, Claude и Gemini — клиент действует прямо в диалоге. Услуга под ключ, применение по типам бизнеса.
Внедрение ИИ под ключ. Полный цикл: от честной диагностики и расчёта ROI до работающего решения в продакшене. Услуга.
Как это работает внутри
LLM (большая языковая модель). Модель, обученная на огромных объёмах текста, которая генерирует ответы на естественном языке — GPT, Claude, Gemini.
Промпт. Инструкция или запрос к модели на естественном языке. От качества промпта сильно зависит результат.
Токены и контекстное окно. Токен — кусочек текста, которым оперирует модель; контекстное окно — сколько текста она «помнит» за один раз. От этого зависит цена и объём данных в запросе.
Эмбеддинги и векторная база. Эмбеддинг — числовое представление смысла текста; векторная база хранит их для семантического поиска. Это техническая основа RAG.
Дообучение (fine-tuning). Настройка модели на ваших данных под конкретные задачи. Не всегда нужно — часто хватает RAG. RAG или дообучение.
Галлюцинации ИИ. Когда модель уверенно выдаёт неверную информацию. Снижается за счёт RAG, проверок и человека в контуре.
Не уверены, какой термин про вашу задачу? На первой консультации объясним простыми словами и подскажем, что окупится именно у вас. Прикинуть эффект — в ROI-калькуляторе.