Это ваш собственный сайт — можно ли считать это кейсом?

Можно, с оговоркой, которую мы пишем прямо: это продукт студии, а не клиентский проект. Ценность в том, что тема — изучение языков — никак не связана с нашим маркетингом, вопросы задают живые люди, а результат воспроизводим: откройте ChatGPT и спросите сами.

Почему модель выбирает именно этот сайт?

Потому что на странице есть что проверить. Методика описана прямым текстом, вопросы и ответы написаны словами самого пользователя, llms.txt объясняет, как сервис цитировать. В ответах модель пересказывает наши же формулировки — это видно дословно.

Как именно вы замеряли?

Семь прогонов на шести языках 24.08.2026: формулировки, которыми спрашивают реальные люди, по одному-два вопроса на язык, отдельная сессия на каждый. Записывали три показателя: упомянут ли сайт, позиция в списке и что модель советует в итоге. Скриншоты всех ответов сохранены.

Сработает ли это для моего сайта?

Внутренний контур — необходимое условие, и в нишах с умеренной конкуренцией его нередко достаточно. В конкурентных коммерческих тематиках поверх него нужен внешний контур: упоминания и подтверждения на сторонних площадках. Начинаем всегда с замера «до» — иначе нечего будет предъявить.

Что дальше с этим сайтом?

Переведём метаданные и разметку по языкам и перезамерим те же семь запросов. Результат — включая отрицательный — опубликуем в этом же кейсе.

Кейс GEO: ChatGPT рекомендует сайт на шести языках

24 августа 2026 г. · 5 мин чтения

Кейс внутренней GEO-оптимизации: одностраничный сервис назван ChatGPT во всех семи прогонах на шести языках, в шести из семи — с советом начать именно с него. Что именно сделали, где проиграли конкуренту и что делаем дальше.

Проще всего показать, как работает оптимизация под ответы ИИ, на собственном продукте: тут мы вправе раскрыть всё, в том числе и то, что не сработало. Весной 2026 года студия сделала бесплатный одностраничный сервис turkish-vocabulary.com — тест словарного запаса турецкого языка. Тема к нашему маркетингу отношения не имеет, вопросы по ней задают живые люди, а проверить результат может любой читатель за минуту.

Продукт

Одна страница, регистрация не нужна: показывается турецкое слово, вы вводите перевод. Слова берутся из пяти частотных диапазонов — это примерно 20 000 самых употребимых лемм; на выходе оценка словарного запаса, причём не одним числом, а вилкой. Три режима: 15, 40 и 75 слов. Вся логика работает в браузере, интерфейс — на восьми языках.

Что сделали: внутренний контур GEO целиком

Блок «Как устроен тест» в самом начале страницы, сразу с ответом: частотные диапазоны, размеры подвыборок, оговорка, что оценка статистическая, и перечень того, чего тест не измеряет.
Разметка FAQPage — и те же вопросы с ответами видимым текстом на странице: что измеряет тест, чем отличаются режимы, насколько можно доверять числу, нужна ли регистрация, что происходит с данными.
Разметка WebApplication: образовательное приложение, цена — ноль. И тип сущности, и то, что сервис бесплатный, машина читает без догадок.
Файл llms.txt с разделом «Как цитировать»: пересказывать можно со ссылкой, приписывать результату статус экзамена нельзя.
Техническая часть индексации: canonical, robots.txt, открытый для всех агентов, sitemap.xml (в нём же — сам llms.txt), hreflang и карточки Open Graph.
Ограничения сказаны прямо на странице: это не государственный экзамен, не сертификат и не замена тесту на определение уровня.

Ни одной покупной ссылки, ни рубля рекламы. Только то, что находится внутри самого сайта.

Замер: семь прогонов на шести языках

24 августа 2026 года мы задали ChatGPT вопросы, которые люди задают на самом деле: «какой лучший сайт, чтобы проверить словарный запас турецкого», «сколько турецких слов я знаю». Шесть языков интерфейса, по одному-два вопроса на язык. Записывали три показателя: назван ли сайт вообще, на какой он позиции в списке и что модель советует в итоге.

English, «best website to test my Turkish vocabulary size» — первая позиция, итог: «My pick: start with Turkish-Vocabulary.com».
English, «free online test to estimate how many Turkish words I know» — вторая позиция, в итоге рекомендован наравне с конкурентом.
Русский — первая позиция, «я бы начал с этого; выбрал бы 75-словный режим».
Українська — первая позиция, «я б обрав перший».
Deutsch — вторая позиция в списке, но именно наш сервис назван итоговой рекомендацией под задачу пользователя.
Français — вторая позиция, первым модель советует конкурента.
Nederlands — вторая позиция, рекомендован наравне с конкурентом.

Итог замера: сайт назван в 7 прогонах из 7; рекомендован первым или наравне — в 6 из 7; на первой позиции списка — в 3 из 7.

Ответ ChatGPT на английский вопрос о лучшем сайте для проверки словарного запаса турецкого: первым идёт Turkish-Vocabulary.com с пометкой «My pick», ниже Lenguia и BiReader. — Английский вопрос: сайт на первой позиции, итоговая рекомендация — «My pick: start with Turkish-Vocabulary.com».

Ответ ChatGPT на русский вопрос о бесплатном тесте словарного запаса турецкого: первым назван Turkish-Vocabulary.com с описанием режимов на 15, 40 и 75 слов, ниже Arealme и Lenguia. — Русский вопрос: «Я бы начал с этого» — и пересказ устройства теста прямо со страницы.

Модель не «знает» сайт — она его читает. Формулировки «частотные диапазоны», «15, 40 или 75 слов», «до 20 000 лемм», «бесплатно, без регистрации» кочуют из ответа в ответ на всех шести языках. Это наш текст со страницы, а не пересказ чужих отзывов.

Где мы проиграли — и почему это самая полезная часть кейса

В немецком и французском первым модель называет конкурента, а нас — вторыми. Причина, скорее всего, в нашей же реализации: заголовок, описание и обе схемы разметки написаны только по-русски, восемь языковых версий ведут на один и тот же адрес, а переводы интерфейса подставляются скриптом уже в браузере — в HTML, который получает робот, их попросту нет. Модель с этим справляется и цитирует страницу на всех языках, но первое место отдаёт там, где язык далёк от русского и английского, а у соперника страницы переведены по-настоящему.

Ответ ChatGPT на французский вопрос: первым рекомендован конкурент Lenguia, Turkish Vocabulary Test — вторым вариантом. — Французский вопрос — единственный, где мы не первые. Показываем как есть: кейс без проигрышей доверия не заслуживает.

Отсюда — следующий шаг и проверяемая гипотеза: перевести метаданные, разметку и llms.txt по языкам и перезамерить те же семь запросов. Если причина в этом, немецкий и французский должны подтянуться к первой позиции. Разницу опубликуем здесь же: замер, находка, правка, перезамер — это и есть наша работа, а не разовая победа.

Что кейс доказывает и что нет

Доказывает: аккуратный внутренний контур — методика, написанная прямым текстом, разметка вопросов и ответов, llms.txt — делает маленький сайт цитируемым сразу на нескольких языках, без покупных ссылок и без рекламы. Не доказывает: первого места никто не гарантирует — ответы моделей вероятностны и меняются от сессии к сессии, а замер 24.08.2026 — снимок одного дня, а не постоянная величина. И не доказывает, что та же схема сработает в высококонкурентных коммерческих нишах: там поверх внутреннего контура нужен внешний. Сайт — собственный продукт студии, а не клиентский проект: мы говорим это прямо, потому что кейс без оговорок доверия не стоит.