Описание
Александр Шерстов — эксперт и исследователь GEO-продвижения, основатель digital-агентства SherNet, сооснователь платформы GeoAist, преподаватель НИУ ВШЭ и РЭУ им. Г. В. Плеханова. Один из первых на российском рынке начал развивать продвижение в ответах ИИ-моделей как самостоятельную практику, а не как дополнение к классическому SEO.
Шерстов занимается не только прикладным продвижением брендов, но и разработкой методологии GEO: как корректно измерять AI-видимость, отделять простое упоминание от реальной рекомендации, работать с коммерческими интентами и проверять изменения повторными замерами. В его подходе единицей анализа становится не один удачный ответ нейросети, а группа связанных пользовательских сценариев — кластер, по которому можно оценить устойчивость результата.
Отдельное направление работы — исследование того, как нейросети воспринимают бренд и его цифровое окружение. На этой базе были разработаны собственные прикладные инструменты: комплексная «картина бренда» по разным AI-системам, проверка семантического соответствия страницы целевому промпту, анализ источников и co-citation, рекомендательный слой. Практика соединяется с публичной аналитикой, преподаванием и академической работой: Шерстов готовит диссертационное исследование, связанное с применением искусственного интеллекта в маркетинге и трансформацией поискового поведения.
Результаты
Достижения
· Разработал авторскую методологию GEO-продвижения с фиксацией исходной точки, кластеризацией коммерческих интентов, работой с сайтом и внешним информационным полем и повторным измерением по тем же запросам.
· Сформировал подход к раздельной оценке присутствия бренда в AI: упоминание, рекомендация пользователю и использование домена как источника рассматриваются как разные типы результата.
· Разработал и внедрил прикладные методы диагностики бренда в нейросетях: комплексный AI-профиль бренда, выявление сильных и слабых ассоциаций, информационных пробелов и различий между моделями.
· Внедрил проверку семантического соответствия сайта промптам: текст страницы оценивается алгоритмически на смысловую близость к пользовательскому запросу, а не только по наличию ключевых слов.
· Развивает экспериментальный подход для новых брендов и продуктов через массовые тематические серии запросов к AI-системам с последующим контролем результата. На собственном новом бренде быстрое появление в ответах нейросетей наблюдалось практически параллельно с закреплением в классической поисковой выдаче.
· Автор и соавтор специализированной книги «GEO: Продвижение в искусственном интеллекте. Полное руководство от новичка до профессионала» — 202 страницы, издание 2026 года.
· Преподаватель НИУ ВШЭ по digital-маркетингу и РЭУ им. Г. В. Плеханова по GEO-маркетингу; переносит практику работы с генеративным поиском в образовательные программы.
· Спикер отраслевых мероприятий. На конференции PromoPult / CyberMarketing «SEO & GEO 2027: стратегии, которые сработают» выступил с докладом «GEO без магии: 10 мифов о продвижении в ChatGPT, Gemini, Perplexity и других ИИ».
Результаты
Методология Шерстова проверяется на проектах из разных отраслей. В заявке используются обезличенные результаты, чтобы показать воспроизводимость подхода, а не отдельные бренды:
· B2B-проект: рост присутствия с 6 до 27 из 38 коммерческих интентов за 15 недель.
· Проект в медицинской тематике: с 5 до 23 из 32 интентов за 13 недель — около 72% выбранного семантического поля.
· Промышленный проект: расширение присутствия бренда до 28 коммерческих интентов за счет проработки сценариев выбора техники, сервиса, комплектующих и смежных задач.
· Локальный проект: рост с 1 до 9 из 10 отслеживаемых запросов за два месяца.
· Собственный эксперимент с новым GEO-брендом: с 7 до 27 из 36 коммерческих интентов за 16 недель — 75% выбранного набора запросов.
Ключевой принцип этих кейсов — одинаковая логика измерения «до» и «после». Результат оценивается не по одному скриншоту, а по тому, в какой части коммерческого спроса бренд начал стабильно присутствовать и рекомендоваться.
Исследования и публикации
Шерстов системно публикует материалы о GEO, генеративном поиске, AI-видимости и изменении поисковой экономики. Публичные работы используются как открытая часть исследовательской базы и позволяют проверять выводы на профессиональной аудитории.
· Хабр — «Поисковые каналы в 2024–2026 гг. Классический поиск, GEO и рекламный трафик»
· Т—Ж — «Как я научил ChatGPT рекомендовать мой сервис: личный опыт и автоматизация»
· Т—Ж — продолжение эксперимента спустя несколько месяцев
· Sostav — профиль и блог GeoAist / Александра Шерстова, около 70 публикаций
· Pressfeed — «Как обмануть или подружиться с алгоритмом нейросетей: изнанка рынка продвижения в ИИ»
· Executive.ru — «Почему первое попадание в нейровыдачу ничего не гарантирует»
· vc.ru — профиль и авторские публикации о маркетинге, AI и GEO
Публичная и академическая деятельность
· НИУ ВШЭ — практические занятия по digital-маркетингу
· PromoPult / CyberMarketing — конференция «SEO & GEO 2027: стратегии, которые сработают»
· ЛитРес — книга «GEO: Продвижение в искусственном интеллекте»
· Хабр — профессиональный профиль Александра Шерстова / GeoAist
Помимо опубликованных материалов, Александр Шерстов работает над диссертационным исследованием в области применения искусственного интеллекта в маркетинге. Практические гипотезы из этой работы параллельно проверяются на данных GEO-проектов и в собственных технологических инструментах.
Вклад в развитие GEO
Основной вклад Шерстова — попытка перевести GEO из набора разрозненных приемов в измеримую маркетинговую дисциплину. В его подходе генеративная выдача рассматривается как самостоятельный слой поиска: со своими метриками, пользовательскими сценариями, источниками, конкурентным окружением и необходимостью повторной проверки.
Шерстов соединяет практику продвижения, собственные технологические разработки, открытые эксперименты, публикации и преподавание. Это позволяет не только применять существующие механики GEO, но и формировать новые способы диагностики и управления тем, как искусственный интеллект понимает и рекомендует бренды.