GEO (Generative Engine Optimization) — это подход к контенту, при котором вы целенаправленно пишете тексты так, чтобы нейросети и генеративные поиски брали ваши ответы в свои блоки и цитаты. Проще говоря, GEO помогает сделать сайт источником для ChatGPT, YandexGPT, GigaChat и других ИИ, чтобы оттуда шёл трафик, заявки и продажи.
Что такое GEO и зачем оно нужно бизнесу
GEO — это оптимизация контента под генеративные движки: большие языковые модели и нейропоиск, которые не просто показывают ссылки, а сразу формируют ответ на запрос пользователя. Цель GEO — добиться, чтобы в этих ответах фигурировали ваши формулировки, ваши данные и ваш бренд.
Классическое SEO добивается клика по сниппету в выдаче. GEO добивается другого результата: чтобы пользователь, читая ответ ИИ, увидел вашу компанию как источник решения и уже потом искал вас по брендовому запросу, переходил по прямой ссылке или оставлял заявку через любые каналы.
Практический эффект GEO для маркетолога и владельца сайта:
- Рост брендового спроса: люди начинают чаще вводить название компании и продуктов после контакта с ответами ИИ.
- Увеличение «непрямого» трафика: пользователь сначала получает ответ в ИИ, а затем приходит на сайт через поиск по бренду, закладку или прямой ввод домена.
- Повышение конверсии: нейросеть заранее «прогревает» аудиторию, объясняет подход, показывает выгоды, и пользователь приходит уже с сформированным запросом.
Для бизнеса GEO — это способ занять место в новой «надстройке» над поиском, которая отбирает у классической выдачи часть внимания и кликов.
Как изменилась поисковая привычка пользователей в 2023–2025 гг.
С 2023 года пользователи всё чаще задают вопросы не только в строке поиска, но и в интерфейсах ИИ-чатов и нейропоиска. Вместо десятка ссылок и самостоятельного чтения статей человек получает один связный ответ в диалоге и уточняет запрос там же.
Фактически появилась новая привычка: «спросить у нейросети», а уже потом при необходимости идти по сайтам. Это особенно заметно для сложных, исследовательских запросов, где нужно обобщение, сравнение и пояснение терминов.
Состав инструментов, которые действительно используются, уже устойчиво понятен. Пользователи обращаются к:
- нейроответам в поиске Яндекса и YandexGPT в интерфейсе поиска;
- GigaChat и сервисам на базе моделей Сбера;
- ИИ-инструментам VK и их интеграциям в экосистему;
- чат-ботам на базе крупных русскоязычных моделей (например, семейств RuGPT и других отечественных LLM).
Какие типы запросов всё чаще закрываются ответами ИИ, а не переходами по ссылкам:
Во-первых, это информационные запросы общего плана: определения, объяснения, принципы работы технологий, базовые справки. Во-вторых, исследовательские запросы с формулой «что выбрать», «с чего начать», «как сравнить варианты». В-третьих, большое количество пошаговых инструкций: как настроить сервис, как внедрить ИИ в отдел, как построить аналитику.
Навигационные запросы по бренду, транзакционные запросы «купить», «заказать» по-прежнему чаще ведут к кликам на сайты. А вот там, где пользователь хочет сначала «разобраться», инициативу перехватывают генеративные ответы.
GEO и SEO: ключевые отличия на уровне стратегии
Цель и метрики успеха
В классическом SEO основная цель — занять высокие позиции в выдаче и получить больше кликов по сниппету. Ключевые метрики тут очевидны: позиции по запросам, CTR (доля кликов по показам), органический трафик на сайт.
В GEO задача другая: добиться, чтобы нейросети регулярно цитировали ваш контент и бренд в текстах своих ответов. В фокусе — не только количество визитов, а доля присутствия в «виртуальных рекомендациях» ИИ.
Какие KPI имеет смысл отслеживать в рамках GEO:
- Частота упоминаний бренда в ответах генеративных систем (по регулярным ручным и полуавтоматическим проверкам типовых запросов).
- Рост брендового трафика: увеличение запросов с названием компании, продуктов, экспертов по данным систем аналитики.
- Изменение конверсии по брендовым и «тёплым» запросам, которые приходят после контакта с ответами ИИ.
- Доля видимости в нейроответах по ключевым темам: сколько целевых запросов выводят контент или бренд в предложениях ИИ.
Смысл в том, что SEO больше опирается на прямое измерение кликов, GEO — на влияние контента на решения пользователей через слой нейроответов.
Как «думают» поисковый робот и LLM
Поисковый робот анализирует страницы и ссылки. Он оценивает структуру сайта, техническое состояние, релевантность текста запросу и ссылочные сигналы. Для него базовая единица — веб-страница с URL.
LLM (генеративная модель) работает иначе. Она оперирует фрагментами текста, фактами и сущностями (бренды, люди, продукты). Для неё важно, какие куски контента содержат чёткие ответы, цифры, определения, инструкции, и насколько они согласованы между собой и с другими источниками.
Это меняет работу маркетолога. Нужно заботиться не только о том, чтобы страница целиком была оптимизирована, но и о том, насколько удобны отдельные абзацы, списки, таблицы для извлечения и цитирования.
| Что делает SEO-специалист | Что добавляет GEO-подход маркетолога |
| Подбирает ключевые слова и оптимизирует под них страницы. | Формулирует чёткие определения и короткие ответы, которые можно вставить в ответ ИИ без правок. |
| Работает с метатегами, заголовками, внутренними ссылками. | Структурирует текст в виде блоков «вопрос → короткий ответ → детали», добавляет таблицы и чек-листы. |
| Строит ссылочный профиль, добивается внешних ссылок. | Добивается цитирования в медиа и экспертных источниках, чтобы укрепить статус «источника истины». |
| Оптимизирует скорость загрузки и технические параметры сайта. | Следит за консистентностью фактов, дат, цифр в разных материалах, чтобы модели видели стабильные данные. |
Где SEO по‑прежнему критично, а где уже доминирует GEO
Есть группы запросов, где классическое SEO остаётся ключевым каналом. Это навигационные запросы по бренду и домену, транзакционные запросы с намерением купить или заказать, а также локальные запросы с привязкой к адресу и карте. Пользователь ждёт конкретный сайт, форму заявки, карточку товара, карту — и чаще кликает по привычным сниппетам и блокам.
А вот для информационных запросов формата «что такое», «как работает», для исследовательских и сравнительных запросов типа «какой сервис лучше для…», а также для обучающих запросов (гайды, инструкции) инициативу постепенно перехватывают генеративные ответы. Пользователь читает готовый обзор или инструкцию внутри нейроинтерфейса и может ограничиться этим.
Практическая стратегия на 2026 год редко сводится к выбору «или GEO, или SEO». Обычно нужно следующее:
- SEO обеспечивает видимость и клики по брендовым, коммерческим и локальным запросам, поддерживает стабильный поток трафика.
- GEO расширяет охват за счёт присутствия в нейроответах по информационным и исследовательским запросам и подогревает спрос до стадии покупки.
В итоге одна и та же статья может одновременно работать и как SEO-страница в классической выдаче, и как источник фрагментов для ИИ, если она структурирована и написана с учётом обоих слоёв.
Как работают генеративные движки: что нужно понимать маркетологу
RAG и выбор «кусочков» контента
Большинство современных генеративных систем используют подход, который часто описывают аббревиатурой RAG (Retrieval-Augmented Generation). Суть проста: сначала система находит релевантные фрагменты в базах данных и в интернете, а затем на их основе собирает ответ в связный текст.
Для маркетолога это означает: оптимизировать нужно не только страницу целиком, но и конкретные блоки, которые модель может вытащить как готовый элемент ответа. Заметно выигрывают:
- чёткие абзацы с определениями и краткими выводами;
- структурированные таблицы с сравнениями;
- пошаговые инструкции и чек-листы;
- наглядные гайды с явными подзаголовками по вопросам.
Если текст написан сплошным полотном без структуры, модели сложнее вырезать из него аккуратный фрагмент. Напротив, когда каждый смысловой блок оформлен отдельно, шанс попасть в выборку RAG и в итоговый ответ заметно растёт.
Какие генеративные движки важны и как они выбирают источники
Генеративные движки отдают приоритет структурированным, проверяемым и часто цитируемым источникам, у которых есть история публикаций и понятная экспертиза в теме.
Маркетологу важно смотреть не только на трафик из поисковика, но и на то, какие ответы показывают ChatGPT‑подобные сервисы и какие сайты они при этом цитируют. Это уже отдельный слой конкуренции: вы «соревнуетесь» не только за место в выдаче, но и за место в блоке источников под ответом ИИ.
Международные LLM и их формат работы с источниками
Крупные международные LLM по‑разному показывают источники, но логика отбора похожа: модели отдают приоритет контенту, который удобно цитировать и проверять.
ChatGPT с подключённым браузером и аналогичные решения используют ссылки внутри ответа или внизу блока с пояснением, какие сайты были опрошены. Отбираются материалы, в которых:
- четко выделены определения, шаги, списки и таблицы;
- есть явные маркеры фактов: даты, проценты, ссылки на исследования;
- видна специализация сайта в нише, а не случайный набор тем.
Perplexity показывает источники максимально явно: под каждым ответом идёт список цитируемых страниц. Приоритет у статей, где информация:
структурирована по вопросам и подзаголовкам, регулярно обновляется и согласуется с данными на других авторитетных ресурсах. Несогласованный или спорный контент попадает реже, а если и попадает, то не остаётся «единственным голосом».
Google AI Overviews использует собственный индекс и сигналы доверия экосистемы Google. В источники чаще попадают страницы, которые уже хорошо ранжируются по теме, имеют длинную историю, богатую внутреннюю структуру и внешние цитаты в сети.
Общий тренд: модели выбирают энциклопедический, экспертный и структурированный контент, который легко распарсить на фрагменты: определение, шаги, таблица, вывод. Нишевые сайты, которые годами публикуют материалы по одной теме, получают преимущество перед универсальными медиа без специализации.
Российский контекст: Яндекс и отечественные ИИ
В России ключевую роль играют гибридные форматы: классическая выдача + нейроответ. GEO здесь работает в связке с классическим SEO, но ставки выше: один развёрнутый нейроответ может собрать большую часть кликов и внимания.
Яндекс активно внедряет:
- нейроответы поверх обычной выдачи, где краткий ответ формируется YandexGPT;
- расширенные сниппеты с кусками текста, списками и таблицами со страниц;
- интеграцию генеративных моделей в поиск и сервисы экосистемы.
Источники для таких ответов Яндекс формирует из сайтов, которые уже сильны в Рунете: с хорошей посещаемостью, понятной тематикой, регулярными обновлениями и прозрачной авторской экспертизой. Приоритет у контента на хорошем русском языке без машинного перевода и прямых копий западных гайдов.
Сбер развивает GigaChat и поиск с ИИ‑подсказками. Для GEO важен не только сайт, но и присутствие бренда в экосистеме: публичные материалы, исследования, заметки и комментарии экспертов в открытых источниках.
VK и другие крупные игроки тестируют нейроответы внутри собственных сервисов. Здесь учитываются как сайты, так и открытые посты, экспертные колонки и обсуждения, поэтому текстовый след бренда выходит далеко за рамки корпоративного сайта.
Фокус для GEO в российском контексте смещается к сильному русскоязычному контенту с понятными примерами из российской практики и устойчивым цитированием в Рунете. Наличие материала «на английском для глобальной аудитории» мало помогает, если его не подхватывают российские площадки.
Что это значит для контента сайта
Для GEO в Рунете критично создавать локальный экспертный контент, а не переводить западные статьи с минимальными правками.
Генеративные движки, работающие с русским языком, чаще доверяют источникам, где есть:
- подробные разборы российских кейсов, законов, отраслевых норм;
- ссылки на отечественные исследования, отчёты и статистику;
- примеры из российских компаний, госуслуг, инфраструктуры;
- понятные пользователю формулировки без англицизмов и кальки.
Полезная стратегия: для каждого ключевого запроса делать не «тонкий» переводной материал, а полный разбор с акцентом на реалии и понятия. При этом важно, чтобы структура текста позволяла ИИ легко вытащить отдельный блок в качестве цитаты: чёткий заголовок, короткий ответ, дальше подробности и примеры.
Типы контента, которые чаще всего попадают в ответы ИИ
В ответы ИИ чаще всего попадает контент с чёткой структурой, явными критериями и конкретными цифрами, который можно без правок вставить в ответ пользователю.
Маркетологу полезно планировать контент‑план так, чтобы в нём было достаточно материалов с «готовыми фрагментами» для генеративных моделей: таблицы, пошаговые инструкции, определения, кейсы, сравнения.
Сравнительные обзоры и рейтинги
Сравнительные обзоры формата «Лучшие X для Y» особенно удобны для ИИ, потому что уже содержат готовый каркас ответа: список объектов, критерии и выводы.
Модель может взять:
- таблицу сравнения как основу для структурированного ответа;
- краткие выводы по каждому варианту как мини‑описания;
- общий блок «как выбрать» как универсальную рекомендацию.
Чтобы такой материал чаще попадал в нейроответы, имеет смысл:
явно прописывать критерии оценки (цена, функциональность, поддержка, безопасность), указывать источники данных (тестирование, опросы клиентов, открытые спецификации), добавлять обоснованные минусы и ограничения, а не только плюсы. Прозрачность и честность повышают шансы, что модель выберет именно этот обзор как репрезентативный.
Пошаговые инструкции и чек‑листы
Пошаговые инструкции и чек‑листы хорошо извлекаются ИИ, потому что каждый шаг уже отделён и сформулирован как самостоятельное действие.
Эффективный формат для GEO:
- чёткий заголовок в стиле «Как сделать…» или «Шаги по…»;
- в начале — 1–2 предложения короткого ответа, что именно получится в итоге;
- далее — нумерованный список шагов, каждый шаг в отдельном пункте, без слияния нескольких действий в одно;
- по возможности — пример времени выполнения, требований к ресурсам и типичных ошибок.
LLM легко вырезает такой блок целиком и подставляет в ответ, не изменяя формулировок. Это и есть базовый эффект GEO: пользователь видит алгоритм действия, а бренд — источник инструкции.
Глоссарии, определения и краткие объяснения
Модели часто вытягивают именно короткие определения и использования термина в контексте, поэтому глоссарии становятся ядром GEO‑контента.
Практичный формат записи термина:
- сначала 1–2 предложения чёткого определения без примеров и оценок;
- затем 1–2 предложения с контекстом: где применяется термин, какую задачу закрывает, в каких отраслях встречается;
Глоссарий по нише, оформленный по этой схеме, даёт генеративным моделям удобный пул цитат для ответов: один термин — один компактный фрагмент, который легко вставить в текст, не меняя структуру.
Аналитика, исследования и уникальные данные
Уникальные данные и аналитика повышают шансы сайта стать «первичным источником», на который ссылаются и поисковые системы, и генеративные модели.
Особенно ценятся:
- опросы клиентов или участников рынка с описанной выборкой и датами;
- внутренние метрики компании (конверсия, срок сделки, стоимость лида) с пояснениями, откуда они получены;
- собственные исследования по рынку РФ: срезы по отраслям, регионам, размеру бизнеса.
Даже небольшие по объёму исследования важны, если чётко описана методология и выводы. Модель охотно цитирует такие фрагменты, особенно если к ним привязаны конкретные проценты, графики или таблицы с цифрами.
Практические примеры и мини‑кейсы
Мини‑кейсы ценны для LLM, потому что дают ясную связку «действие → результат» с измеримыми показателями.
В выигрышном формате кейса всегда есть:
- исходная ситуация и задача в 2–3 предложениях;
- описание подхода: что конкретно сделали, какие инструменты включили;
- цифровой результат: рост трафика, заявок, конверсии, выручки, снижение сроков и затрат;
- горизонт времени: сколько заняла реализация;
- краткий вывод, что именно повлияло на результат.
Если показатели записаны в виде понятных формулировок («+35% органического трафика за 3 месяца», «время обработки лида сократилось в 2 раза»), модель может использовать кейс как иллюстрацию в ответе. Это усиливает позиционирование бренда как практического эксперта, а не теоретика.
Стратегии GEO: как «подружиться» с нейросетями на уровне контента
Эффективная стратегия GEO строится вокруг структуры текста: каждый значимый блок должен начинаться с короткого ответа и содержать завершённый фрагмент, который можно вырезать без правок.
Копирайтеру полезно воспринимать страницу как набор потенциальных цитат для генеративных моделей, а не только как единый текст для пользователя.
Ясный ответ на запрос в начале блока
Каждый раздел статьи должен начинаться с мини‑ответа, который напрямую закрывает главный вопрос блока.
Рабочая схема:
- подзаголовок формулируется как вопрос или очень конкретное утверждение;
- первые 1–3 предложения — прямой и исчерпывающий ответ;
- дальше — детали, примеры, нюансы, которые нужны человеку, но не обязательны для фрагмента ИИ.
Такой формат облегчает моделям выбор фрагментов: они просто берут первые строки под заголовком и используют в ответе, не выстраивая дополнительный контекст. GEO в этом случае опирается на чёткую логическую структуру статьи.
Использование цифр, ссылок и источников
Фрагменты с явными цифрами и ссылками на исследования выглядят для ИИ более надёжными, поэтому чаще попадают в ответы.
Практичный подход к работе с данными:
- рядом с ключевыми числами указывать источник и год (например, «по данным Росстата за 2025 год»);
- в тексте кратко описывать, кто проводил исследование, на какой выборке и с какой целью;
- при использовании внутренних метрик пояснять, что это данные аналитики сайта или CRM за конкретный период;
- не смешивать данные разных годов в одном абзаце без пояснений.
Такие фрагменты выглядят как готовые цитаты: модель может взять их целиком и не опасаться претензий к проверяемости. Для GEO важно, чтобы в каждом блоке с данными не было размытых формулировок вроде «много», «существенно», а были конкретные числа.
Глубина раскрытия темы и покрытие смежных вопросов
ИИ лучше воспринимает материалы, которые закрывают не только основной вопрос, но и естественные уточнения пользователя вокруг него.
При подготовке текста под GEO полезно:
- собирать список сопутствующих вопросов по теме из подсказок поиска, чатов и форумов;
- группировать их в логические блоки и выделять отдельными подзаголовками;
- давать по каждому блоку собственный мини‑ответ в начале;
- избегать разнесения одного вопроса по нескольким несвязанным разделам.
Так статья превращается в «опорный» материал для темы, а не в короткую заметку. Генеративная модель может опираться на неё для целой серии запросов, беря разные фрагменты в зависимости от формулировки пользователя.
Стиль и язык: простота, нейтральность, отсутствие лишнего жаргона
Нейтральный, понятный язык с объяснением терминов повышает вероятность того, что модель выберет текст как универсальный источник для широкой аудитории.
Оптимальный стиль для GEO:
- короткие предложения с прямым порядком слов;
- минимум профессионального жаргона без расшифровки;
- объяснение всех ключевых терминов в момент первого появления;
- отсутствие агрессивных продажных формулировок и эмоциональных оценок.
LLM стремится давать спокойные и взвешенные ответы. Текст, который изначально написан в таком тоне, чаще попадает в нейроответы без существенных правок и перефразирований со стороны модели.
Структурирование и техническая подготовка контента под GEO
Грамотное структурирование повышает шансы цитирования русскоязычного сайта в ответах нейросетей. Четкая и логичная разметка облегчает для LLM «понимание» смысловых блоков и извлечение текстовых фрагментов для генерации ответов.
Заголовки и иерархия (H2–H3–H4)
Каждый смысловой вопрос выносится в отдельный подзаголовок. Не стоит использовать абстрактные H2 без расшифровки — конкретика в формулировках выводит структуру статьи на новый уровень. Пример удачных подзаголовков:
- Как выбрать ИИ-сервис для бизнеса в России?
- Какие шаги по GEO-оптимизации стоит выполнить?
Такая структура облегчает парсинг и обеспечивает прямой ответ на нужный вопрос.
Списки, таблицы, блоки «важное/вывод»
Использование маркированных и нумерованных списков оправдано, когда требуется перечисление признаков, преимуществ, этапов. Это не только улучшает восприятие человеком, но и помогает нейросетям находить понятные и компактные фрагменты для цитирования. Для сравнительных обзоров и рейтингов рекомендуется оформлять ключевые различия в виде таблиц.
Пример таблицы для рейтинга ИИ‑сервисов:
| Сервис | Функционал | Язык | Достоинства | Ограничения |
| YandexGPT | Тексты, поиск | Русский | Встроен в Яндекс, высокая релевантность | Ограниченный набор тематик |
| GigaChat | Обработка данных | Русский | Интеграция в экосистему Сбера | Закрытость внешних интеграций |
Schema.org и микроразметка для GEO
Микроразметка облегчает «понимание» страницы роботами и нейросетями. Для разных форматов контента (статьи, глоссарии, инструкции, FAQ) ключевыми являются типы Article, FAQ, HowTo, Organization, Person. Пиши тексты так, чтобы задачу разметки можно было решить за счет четкой структуры: отдельные вопросы — отдельные блоки, пошаговые инструкции — пронумерованный список, сведения об авторе — очевидный абзац в конце блока.
Внутренняя перелинковка и контекст
Логические внутренние ссылки связывают блоки знаний, делая сайт центром экспертизы. Оптимально связывать:
- Из определений терминов — в основной глоссарий
- Из описаний шагов — в развернутые инструкции
- Из обзоров — в отдельные страницы продукта
Такая схема облегчает моделям поиск полного контекста и повышает цитируемость отдельных фрагментов.
Как усилить факторы доверия (E-E-A-T) в текстах под GEO
Факторы доверия напрямую влияют на вероятность цитирования русскоязычного сайта генеративными ИИ. Качественный контент с подтвержденной экспертизой получает больше видимости и цитат.
Роль автора: кто пишет и почему ему доверять
В каждом значимом материале фиксируй информацию об авторе или соавторе:
- Должность и профиль: «Главный аналитик по ML, 7 лет в индустрии»
- Краткий список проектов, в которых участвовал
Единообразное позиционирование автора по одной (или близким) темам повышает доверие алгоритмов.
Прозрачность источников и методологий
При ссылках на исследования или свои данные кратко описывай:
- Кто проводил исследование (организация, автор)
- Какова была выборка (количество, период)
- Когда была сборка данных (год, месяц)
Для внутренних метрик — указывать источник: CRM, аналитика сайта, опросы клиентов. Это облегчает верификацию информации ИИ и поисковыми системами.
Регулярное обновление материалов
Сигнал обновления («актуально на июнь 2025») помогает поисковикам и нейросетям понимать свежесть данных. Проверка и актуализация информации должны быть встроены в процесс создания контента. Новый статистический срез или технологическая новость приводят к апдейту фактов и добавлению блока об изменениях.
Внешние сигналы GEO: как сделать бренд заметным для нейросетей
Для повышения присутствия в ответах ИИ не достаточно только сильного текста на сайте — важен внешний вес и цитируемость бренда.
Упоминания в авторитетных источниках
Публикации и экспертные комментарии на площадках с высоким доверием (vc.ru, Хабр, РБК, Коммерсантъ, профильные Telegram-каналы) — важный сигнал для моделей. Формулируй в статьях яркие, лаконичные цитаты, которые могут быть использованы СМИ или отраслевыми экспертами.
Профили компании и экспертов
Подробные страницы «О компании», «Эксперты», биографии с перечнем достижений, ссылки на публикации и доклады подтверждают авторитетность для алгоритмов. Чем проще машиной собрать данные о ваших компетенциях — тем выше вероятность выборки сайта в качестве источника.
Социальные сигналы и обсуждения
Форумы, обсуждения статей, активность в комментариях дают индикатор вовлеченности и лояльности аудитории. Для усиления этого эффекта используй в тексте спорные, но аргументированные тезисы, которые вызывают реакцию и обсуждение среди профессионалов. Это повышает вероятность проникновения в информационное поле и дальнейших цитат.
Чек‑лист по GEO для копирайтера перед публикацией статьи
Делимся небольшим чек-листом, который вы можете давать своему копирайтеру перед написанием статьи.
| Вопрос | Пояснение к пункту |
| Есть ли чёткое определение ключевого термина (1–2 предложения)? | Помещено ли определение сразу под подзаголовком? |
| Присутствует ли короткий, прямой ответ на главный вопрос в начале? | Краткий ответ — в первых двух предложениях блока |
| Использованы ли в статье цифры, упоминания исследований и данных по РФ? | Каждая ключевая цифра имеет источник и дату |
| Разбит ли текст на структурированные блоки, списки, таблицы? | В сложных разделах не менее одного списка или таблицы |
| Есть ли пошаговые инструкции там, где это уместно? | Все процессы разбиты на шаги в явном виде |
| Покрыты ли смежные вопросы, которые может задать пользователь? | В каждом разделе рассмотрены соседние подтемы и варианты развития вопроса |
| Ясно ли, почему автор разбирается в теме? | Указаны опыт, профиль, проекты, опубликованные работы |
Каждый абзац должен быть сформулирован так, чтобы его можно было «вырезать» и использовать как самостоятельный фрагмент для ответа в нейросети.
