● Як ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Google AI Overviews і AI Mode знаходять і цитують джерела● Відмінності між платформами: чому одна цитує тебе, інша — ні● Чим цитування відрізняється від класичної позиції та featured snippet (готова відповідь у видачі)● Що впливає на вибір джерела для AI-відповіді
Практика: для 5 своїх комерційних запитів зафіксуєш, які джерела цитує кожна система, і задокументуєш відмінності.
Результат модуля: я розрізняю платформи й пояснюю, чому позиція в Google не дорівнює появі в AI-відповіді.

● Crawlability та indexation (обхід і індексація), рендеринг JavaScript● robots.txt і доступ збирачів штучного інтелекту до контенту● Текстова доступність, structured data, ієрархія заголовків, canonicalization (визначення основної версії сторінки)● Внутрішня перелінковка й Core Web Vitals у контексті AI
Практика: проведеш технічний аудит доступності свого сайту й опишеш мінімум 3 конкретні проблеми (наприклад, контент у dropdown, до якого система не дістається).
Результат модуля: я вмію знаходити технічні бар'єри, які блокують появу мого контенту в AI-відповідях (артефакт №5).

● Семантична ієрархія й формати відповідей, що легко витягуються машиною● Сутності (entities — розпізнавані об'єкти: бренди, люди, продукти) та їх консистентність● Information gain — унікальна цінність, якої немає в конкурентів● Типи цитованого контенту: прямі відповіді, порівняння, FAQ, оригінальні дослідження, експертні цитати
Практика: зробиш аналіз прогалин за сутностями й контентом і підготуєш 2–3 контентні брифи під цільові запити.
Результат модуля: я створюю контент, який штучний інтелект може коректно витягнути й процитувати (артефакти №2, №6).

● Звідки штучний інтелект бере рекомендації поза твоїм сайтом● Робота з оглядовими майданчиками, відгуками, каталогами● Brand mentions і поєднання піару, посилань, Reddit, YouTube та профільних медіа● Побудова консистентності бренду в різних джерелах
Практика: складеш карту джерел і цитувань 3–5 конкурентів і побудуєш план зовнішнього авторитету на 90 днів.
Результат модуля: я знаю, де і як нарощувати згадування, щоб штучний інтелект рекомендував мій бренд (артефакти №4, №7).

● Чому немає аналога Google Search Console для AI і що вважати результатом (mention / citation / recommendation / traffic)● Prompt universe, mention rate, citation rate, AI share of voice, appearance rate, sentiment● Branded search lift, AI referral traffic і проблема атрибуції до продажу● Дизайн відтворюваного експерименту й звітність без фальшивої точності● Вибір інструментів: SEO-платформи проти AI-трекерів, вимірювання через API проти браузера
Практика: зведеш усі напрацювання потоку в один проєкт: налаштуєш baseline і дашборд, проведеш один експеримент із повторним заміром «до/після», підготуєш звіт для клієнта й захистиш 90-денну дорожню карту.
Результат модуля: зібрав повний кейс із 10 артефактів (baseline, карта запитів, порівняння з конкурентами, аудити, дашборд, експеримент, дорожня карта) і можу захистити його перед бізнесом (артефакти №1, №3, №8, №9, №10).

Звичайний комп'ютер із браузером. Потрібен доступ до сайту, який оптимізуватимеш (власний або клієнтський з дозволом), і бажано акаунти Google Search Console, GA4 та платної платформи (Ahrefs / Semrush / SE Ranking). Базові артефакти можна зробити й на безкоштовних інструментах.

Так. У модулі вимірювання ти порівнюєш підходи — традиційні SEO-платформи проти спеціалізованих AI-трекерів, вимірювання через API проти браузера — і вибираєш стек під свій бюджет і завдання, а не купуєш перше, що рекламують. Курс не прив'язаний до одного вендора.

Так. Теорія — у записі, для перегляду у зручний час. Синхронна лише одна щотижнева групова зустріч, а практика виконується на робочому проєкті, тож збігається з поточними задачами.

Програма орієнтована на практиків із маркетингу й контенту, а не на розробників. Технічні модулі пояснюють, що перевіряти й на що це впливає, без написання коду — ти працюєш через готові інструменти й чек-листи.