AEO: швидке просування у видачі LLM за цільовими промптами

Techstack — стратегічний технологічний партнер для стартапів, компаній середнього бізнесу та enterprise. Команда продуктової розробки допомагає клієнтам створювати, масштабувати й розвивати програмні продукти. Одним із ключових напрямів їх діяльності є модернізація legacy-систем. Одним із ключових напрямів їх діяльності є модернізація legacy-систем. Крім класичного SEO, компанія вирішила протестувати AEO як новий канал просування.

Задача

Ми мали перевірити, чи можна за 1 місяць отримати згадки компанії у відповідях AI-систем за заздалегідь визначеним пулом комерційних промптів на тему Legacy System Modernization.

Одинична згадка бренду не була самоціллю. Важливо було також зрозуміти:

• які типи запитів найкраще підходять для AEO-просування;
• яких конкурентів уже рекомендують LLM;
• на які джерела спираються AI-системи у відповідях;
• через які майданчики можна найшвидше вплинути на видачу.

Аналіз та стратегія

Розпочали з аналізу: на основі наявних пошукових запитів сформували пул LLM-промптів. Для кожного промпту визначили:

• інтент — транзакційний чи інформаційний;
• наявність Google AI Overview;
• поточні згадки клієнта;
• конкурентів у відповідях LLM;
• джерела, які використовують Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity та інші AI-системи;
• стабільність видачі;
• майданчики й типи контенту, через які можна отримати згадку.

За результатами аналізу визначили пріоритетні комерційні промпти, як-от «best legacy system modernization companies».

Аналіз показав, що AI-системи формують рекомендації не лише на основі сайтів компаній. Серед джерел є сторонні статті, рейтинги й добірки компаній, Medium, Reddit і галузеві публікації. Це вплинуло на стратегію, працювати потрібно було не лише з власним сайтом, а й з усіма джерелами, з яких випливали поради по запитам клієнта.

Тому роботу побудували паралельно у двох напрямах:

1. Власний сайт: сервісна сторінка, кейси й інформаційний контент під тематику.
2. Зовнішнє інформаційне поле: присутність компанії в матеріалах і на майданчиках, які LLM уже використовують або можуть використовувати як джерела.

Саме зовнішній напрям давав шанс отримати результат за місяць. Чекати, поки власний сайт набере видимість в АІ видачі, у межах такого терміну не було сенсу, тому ми одразу пішли в джерела, з якими вже працюють LLM.

Що зробили і що отримали?

Щоб вкластися в тестовий період, запустили кілька напрямів робіт одночасно:

• створили сервісну сторінку під Legacy System Modernization;
• додали на сайт кейси з модернізації;
• опублікували тематичні статті в блозі;
• створили parasite-статті на трастових майданчиках і вивели їх у ТОП;
• виконали Link Insert у статтях, які LLM використовують як джерела;
• розмістили гостьові пости на майданчиках з високою AI-видимістю;
• розмістили згадки компанії на Reddit.

Перші результати за пріоритетними комерційними промптами з’явилися вже протягом тестового періоду.

Google AI Overview

Компанія з’явилася в Google AI Overview, а створені нами parasite-статті почали використовуватися як джерела AI-відповіді.

Google AI Overview: компанія у списку рекомендованих, parasite-стаття на Medium серед джерел

Статті, у яких ми виконали Link Insert, також потрапили до джерел відповіді.

Google AI Overview: статті з Link Insert серед джерел відповіді

ChatGPT

У ChatGPT parasite-статті та матеріали з Link Insert так само почали використовуватися як джерела для відповідей за пріоритетними промптами.

Але присутність бренду тут була нестабільною. В окремих перевірках ChatGPT спирався на наші матеріали, але не включав компанію до фінального списку, в інших — згадував її напряму.

ChatGPT: пряма згадка компанії у відповіді

Динаміку добре видно на графіку brand coverage за травень (Otterly.AI, 15 промптів, США):

• до 19 травня — поодинокі згадки на рівні ~10%;
• 20–21 травня — зростання до ~20%;
• з 23 травня — коливання в діапазоні 30–58%.

Otterly.AI: brand coverage компанії в ChatGPT, травень 2026

Grok

У Grok також отримали згадки — з посиланням на створену нами статтю на Medium.

Grok: згадка компанії з посиланням на статтю на Medium

Perplexity

У Perplexity прямої згадки компанії під час контрольного заміру отримати не вдалося.

Загальна видимість у LLM

Загальна динаміка за всіма пріоритетними AI-системами (Otterly.AI, 15 промптів, США):

• 1–20 травня — 3–8%;
• з 21 травня — зростання до 20%;
• пік — ~28% (25–27 травня);
• на кінець місяця — ~17%.

Otterly.AI: brand coverage компанії за всіма AI-системами, травень 2026

Трафік з AI-джерел

Зростання видимості відобразилося і на трафіку з AI-систем:

• загалом — 23 користувачі (+9,5%), 31 сесія;
• chatgpt.com / referral — 8 користувачів (+166,7%);
• gemini.google.com / referral — 8 користувачів (+100%).

Google Analytics: трафік з AI-джерел за 1 місяць

Підсумок експерименту

За 1 місяць ми пройшли шлях від аналізу LLM-видачі та розробки стратегії до:

• появи компанії в AI-видачі за пріоритетними комерційними промптами;
• використання створених parasite-статей як джерел відповідей LLM;
• використання статей з Link Insert як джерел відповідей LLM;
• прямих згадок бренду й посилань на сайт в AI-системах.

Важливо те, що експеримент підтвердив, що на LLM-видачу можна впливати не лише через власний сайт, а й через зовнішні джерела. AEO-просування — це керована робота з інформаційним полем навколо конкретного інтенту, а не лише оптимізація власного сайту під LLM.

Водночас варто враховувати, що LLM-видача значно менш стабільна, ніж класична пошукова. Потрапляння матеріалу до джерел ще не гарантує постійної згадки бренду, а склад рекомендованих компаній може змінюватися між перевірками.

Чому це спрацювало

Ми не йшли класичним шляхом «створити контент і чекати зростання сайту». Стратегію будували від уже наявної LLM-видачі: спочатку визначили, кого рекомендують AI-системи та на які джерела вони спираються, а вже потім обрали конкретні точки впливу.

Так ми працювали одночасно на кількох рівнях присутності:

Власний сайт → Зовнішні публікації → Наявні джерела LLM → Reddit/UGC → Відповіді LLM

Найпоказовіший результат дали parasite-контент і Link Insert: матеріали, створені в межах експерименту, стали джерелами AI-відповідей уже протягом тестового періоду.

Потрібна присутність бренду у відповідях AI?

Luxeo аналізує LLM-видачу за вашими комерційними запитами, визначає джерела, на які спираються AI-системи, і вибудовує присутність бренду в цих джерелах.

Залиште заявку і ми проаналізуємо видимість вашого бренду в LLM і запропонуємо план просування.