Чи впливають беклінки на ранжування в LLM і GEO

Раніше питання «Чи працюють беклінки?» стосувалося переважно Google. Тепер до нього додалися ChatGPT, Google AI Overview та інші LLM-системи. А отже все частіше звучить питання «Чи потрібні беклінки для GEO?».

На AI SEO Day від WebPromoExperts я розповів, чим стратегія нарощування посилань для GEO відрізняється від SEO, як вибудувати лінкбілдинг-план під LLM і що працює для GEO у 2026. У статті — основне з моєї доповіді.

Коротко: беклінки та зовнішні згадки мають значення і для Google, і для LLM.

Важлива не лише кількість посилань, але й авторитет джерел, різноманітність доменів, що посилаються, тематична релевантність і загальна присутність бренду в інформаційному полі ніші.

Раніше ми оптимізували сайти для Google або інших пошукових систем, тепер оптимізуємо ще й для LLM. У цих напрямів багато спільного, але є й відмінності.

SEO (Search Engine Optimization) — оптимізація під пошукові системи Google, Bing тощо.

GEO (Generative Engine Optimization) — це оптимізація контенту і зовнішніх сигналів під генеративні пошукові системи.

Зв'язок між ними можна описати схемою:

1. Різні типи посилань (індустріальні блоги, новинні сайти та ін.) формують беклінк-профіль сайту.
2. Цей профіль оцінюють пошукові системи та AI-системи (LLM).
3. На основі беклінків чи згадок вони вирішують, як ранжувати сайт.

Роль зворотних посилань для ранжування в Google і цитування й згадок в LLM (джерело)

До цієї схеми я б додав ще один, четвертий крок — логіку наслідків, а саме:

• ранжування в Google, як правило, означає цитування в Google AI Overview;
• ранжування в Bing сильно впливає на згадки в ChatGPT;
• згадки бренду на зовнішніх сайтах впливають і на згадки в LLM, і на ранжування в Google;
• розміщення в статтях формату «best» і згадки в LLM підвищують цитування на YouTube, TikTok і Reddit, що своєю чергою знову підсилює ранжування бренду.

Цитата (citation) — коли в LLM або в AI Overview з'являється посилання із зазначенням джерела інформації.

Згадка (mention) — коли бренд названо в тексті відповіді LLM з посиланням або без нього.

Головна зміна в тому, що сьогодні недостатньо дивитися лише на позиції в пошуковій видачі. Для GEO важливо розуміти, де бренд згадується, які джерела цитують LLM і як зовнішні сигнали пов'язані між собою.

Браян Дін, колишній керівник Backlinko, оновив у квітні 2025 року своє відоме дослідження факторів ранжування в Google.

Із 12 його висновків три безпосередньо стосуються посилань:

1. DR сайту сильно корелює з високими позиціями в Google.
2. Сторінки з більшою кількістю зворотних посилань ранжуються вище, ніж ті, що їх не мають. Сторінки на 1-й позиції мають у 3,8 раза більше посилань, ніж сторінки на позиціях 2–10.
3. Отримання посилань з багатьох різних сайтів виявилося важливим для SEO: виявлено кореляцію між кількістю унікальних доменів, що посилаються, і ранжуванням сторінки.

Домен, що посилається (Referring domain) — окремий сайт, з якого є хоча б одне посилання на вашу сторінку. Десять посилань з одного сайту — це один посилальний домен, тож для ранжування важливіша різноманітність джерел, а не загальна кількість посилань.

Це дослідження доволі відоме і важливе як точка відліку для розмови про те, що впливає на ранжування в LLM.

В іншому дослідженні Кевін Індіг, відомий SEO-консультант, разом із Semrush проаналізував 1 000 доменів, щоб побачити, як посилання впливають на ранжування в LLM.

Основні висновки:

1. Чим вищий Authority Score, тим вища ймовірність ранжування в LLM-системах. Але зростання не плавне, а стрибкоподібне. Траст в очах LLM-систем накопичується поступово, але коли проєкт стає лідером своєї ніші, цитованість різко зростає. Однак вибірка в 1000 доменів не надто велика, тому, можливо, подальші дослідження це уточнять.

Кількість AI-згадок за авторитетом домену. Дані: Semrush AI Visibility Toolkit (джерело)

Authority Score — метрика Semrush, приблизно аналогічна DR у Ahrefs, але з іншою методикою підрахунку. Більше про дослідження популярних SEO-метрик — у блозі Collaborator.

2. Ймовірно, трохи більше цитувань на середніх майданчиках суттєво не збільшить AI-цитування — потрібні посилання з найтрастовіших джерел ніші.

З цим висновком я не зовсім згоден. З емпіричного досвіду кількість згадок з різних унікальних сайтів завжди впливає позитивно. Питання радше в тому, як над цим працювати.

3. Не всі зовнішні сигнали мають однакову вагу. Дослідницька публікація, яку підхопили авторитетні галузеві блоги, найімовірніше, впливає на цитування сильніше, ніж кількість подкастів з топменеджментом за рік. Водночас YouTube залишається винятком і одним із найкращих джерел для LLM.

Тут є певна суперечність: з одного боку, аналітичний матеріал важливіший за інтерв'ю, з іншого — YouTube працює як одне з найкращих джерел. Тож чому б не робити інтерв'ю саме на YouTube і далі перевикористовувати цей контент?

Мій висновок: усі типи зовнішніх сигналів працюють, просто з різною вагою, і питання — як саме ви це реалізуєте. Одне й те саме інтерв'ю можна поширити так, що воно «заповнить» весь інтернет, а можна зробити галузеве дослідження, яке ніхто в індустрії не помітить.

4. Варто створювати контент у форматах гайдів (how-to) та добірок (list/best-статті): разом вони складають 62,3% цитованих джерел. Це важливо враховувати при плануванні контенту для сайту чи гостьових публікацій.

Формати контенту, які найчастіше цитує AI (Джерело)

Якщо ви ще не займаєтесь розбудовою авторитету сайту через зовнішні посилання й цитування у своїй ніші, варто починати. Є пряма кореляція між цією роботою та результатом, тож на неї варто виділяти бюджет.

Спершу проаналізуйте, які автори, YouTube-канали, соцмережі й видання найбільше цитуються у вашій індустрії — як у Google, так і в LLM, — і розміщуйтесь саме на цих майданчиках.

Можна піти ще далі і взаємодіяти саме з тими сутностями (авторами та експертами), яких LLM-системи вже вважають трастовими у вашій ніші.

Тут я б повернувся до своєї незгоди з пунктом 2: якщо ви берете трастового автора у своїй ніші, взаємодієте з ним, робите спільний матеріал і розміщуєте його на якомога більшій кількості майданчиків — це точно піде на користь, бо ви будете співцитовані з людьми (сутностями), яких LLM вважають авторитетними.

Короткий підсумок двох досліджень:

• Високий авторитет сайту — і посилальна вага, і тематичний авторитет — критично важливий для ранжування і в Google, і для згадок та цитат в LLM-системах.
• Кількість зворотних посилань з унікальних джерел важлива для обох систем ранжування (хоча друге дослідження дає дещо іншу картину щодо цього).

Щоб побудувати лінкбілдинг-стратегію для GEO, почніть з наступних кроків:

1. Проаналізуйте поточну ситуацію. Перевірте, чи згадуєтесь ви зараз у LLM, чи цитуєтесь ви в LLM, чи ранжуєтесь в Google.
2. Порівняйте себе з конкурентами. Налаштуйте постійний моніторинг, зрозумійте свою поточну позицію та подивіться, що роблять конкуренти, які ранжуються добре, — чим вони відрізняються від вас і від ринку загалом.
3. Складіть план зовнішнього просування на рік. Заплануйте бюджет, оберіть методи побудови посилань і згадок: гостьові статті — можна розміщувати через Collaborator, аутріч, обміни; link insertions — через аутріч і продуктові рішення; посилання зі спільнот — Reddit, Quora, нішеві блоги, форуми, крауд-маркетинг; сабміти та інші методи — для локального бізнесу.
4. Визначте точки контролю та відповідальних за виконання. 

Це типовий workflow, який можна запропонувати керівництву, клієнтам або реалізувати самостійно.

Вплинути на авторитет сайту можна двома шляхами:

• Посилальний авторитет (domain authority) показує наскільки трастовий сайт загалом і з якої кількості авторитетних, не обов'язково тематичних сайтів на нього є посилання. Щоб підвищити посилальний авторитет, підійдуть розміщення на ЗМІ та інших загальних майданчиках.
• Тематичний авторитет (topical authority) потрібен, щоб стати лідером ніші, якого активно цитують. Для цього потрібно отримувати максимум посилань і згадок із сайтів вашої ніші. Тематичні згадки в тематичних статтях на загальних майданчиках працюють слабше, але теж мають значення, особливо якщо у вашій ніші важко знайти суто тематичні сайти.

Для прикладу я взяв комерційний запит «СТО Київ» і вибрав п'ять випадкових сайтів із видачі. Дані витягнув через Ahrefs Batch Analysis, а , а AI-видимість подивився в блоці AI responses на сторінці Overview кожного домену.

Ці дані я завантажив у нейромережу й попросив звести в одну таблицю. Ось що вдалось отримати:

Зведена порівняльна таблиця п'яти сайтів за запитом «СТО Київ»: Google-метрики та AI-видимість

Кореляції, які видно на великому масиві даних у згаданих дослідженнях, простежуються навіть на такому маленькому прикладі з п'яти доменів:

• Сайти, які добре ранжуються в Google, добре згадуються і в LLM, а слабкі в Google слабко цитуються й там.
• Прямої лінійної залежності між кількістю посилань і ранжуванням немає: у сайту з 500 посиланнями результат не в 50 разів кращий, ніж у сайту з 10. Але загалом сайти з більшою кількістю посилань ранжуються краще.
• Аналіз охопив лише кількість посилань, не якість. Якість дала б, імовірно, ще виразніші висновки.

Побудуйте таку таблицю для себе й порівнюйте DR, позиції за ключовими словами, трафік, кількість доменів, що посилаються, і цитувань в AI Overview. Процес можна автоматизувати. Це корисно й під час вибору донорів для гостьових постів: дивіться, як самі донори ранжуються та цитуються в LLM.

Зворотні посилання залишаються важливим зовнішнім сигналом і в SEO, і в GEO. Але для LLM недостатньо просто нарощувати кількість посилань: важливо розвивати авторитет сайту, отримувати згадки з різних якісних джерел і бути присутнім там, де вже цитують лідерів вашої ніші.

Тому лінкбілдинг під GEO — це не заміна SEO, а довгострокова робота над авторитетом і впізнаваністю бренду в усьому інформаційному середовищі.