AEO-експерименти Ramp: що SEO-фахівцям варто забрати в роботуRamp поділились серією AEO-експериментів на сесії Parabolic Experimentation with AEO від George Bonaci. Це один із корисних прикладів не теоретичного “AI SEO”, а реальних тестів: що спрацювало, що не спрацювало і чому.Головний висновок: AEO не завжди повторює класичну SEO-логіку. У Google ми часто дивимось на search volume, позиції, CTR і потенційний трафік. Але в LLM-пошуку важливішими можуть бути інші речі: корисність відповіді, унікальність даних, зв’язок із реальною задачею користувача і crawlable-структура контенту.Що тестували Ramp:1. Оптимізація під zero-volume та low-volume запитиRamp брали вже існуючі сторінки й швидко оновлювали їх під вузькі запити, які майже не мали класичного search volume, але відповідали реальним проблемам користувачів.Зміни були невеликі: оновлення свіжості, покращення структури, точніше формулювання відповіді. За публічним переказом сесії, такий підхід дав +78% до LLM visibility.Практичний висновок: не ігноруйте запити тільки тому, що SEO-інструменти показують 0 volume. Для AI-пошуку такі запити можуть бути цінними, якщо вони точно описують задачу користувача.2. Jobs To Be Done замість простого keyword targetingДругий підхід — оптимізація не під ключове слово, а під дію або задачу, яку користувач хоче виконати.Ramp брали існуючий контент, значно розширювали його, додавали дані та прив’язували до конкретного pain point. За даними Profound, test cohort отримав +24.6% visibility.Для SEO це означає, що в AEO потрібно будувати контент не тільки навколо what is або best tools, а й навколо сценаріїв:- “як вибрати інструмент для конкретної задачі”;- “що робити в ситуації X”;- “як порівняти рішення для певного workflow”;- “який підхід краще для конкретного бізнес-кейсу”.3. Надто вузька оптимізація не завжди працюєОдин із тестів Ramp провалився: дуже вузькі сторінки під нішеві product use cases отримали лише близько 2% citation rate.Це важливий анти-висновок. Не кожна мікро-сторінка стає хорошим джерелом для LLM. Якщо сторінка занадто вузька, без унікальної цінності або без достатнього контексту, AI-системі може бути простіше процитувати ширше й авторитетніше джерело.4. Programmatic content + proprietary dataНайцікавіший напрям — використання власних даних Ramp. Компанія має доступ до агрегованих і анонімізованих даних про бізнес-витрати, тому може бачити тренди в категоріях на кшталт CRM, AEO tools, AI software та інших B2B-рішень.На цій основі Ramp створили Ramp Rate — data-backed vendor directory. За даними Profound, фокус на fresh, crawlable pages із proprietary data допоміг збільшити sessions на 149% між червнем і серпнем.Для SEO це сильний сигнал: унікальні дані стають одним із найкращих активів для AEO. Якщо бренд має власну статистику, транзакційні дані, internal benchmarks, дослідження або агреговану аналітику — це потрібно перетворювати в індексовані сторінки, які AI може використовувати як джерело.Що можна зробити вже зараз:1. Зібрати low-volume запити, які описують реальні задачі клієнтів.2. Перевірити існуючі сторінки й оновити структуру відповідей.3. Додати блоки з конкретними сценаріями використання, а не тільки загальні SEO-тексти.4. Знайти власні дані компанії, які можна безпечно публікувати.5. Не масштабувати мікро-сторінки без перевірки citation rate і реальної користі.Джерела:- Profound: Inside our inaugural Zero Click NYC summit — https://www.tryprofound.com/blog/zero-click-new-york-inagaural-ai-search-nyc-summit- Ramp Rate: AEO category — https://ramp.com/vendors/categories/aeo- Ramp: Top SaaS Vendors on Ramp — https://ramp.com/leading-indicators/top-saas-vendors-on-ramp-february-2026- Chris Long про сесію Ra