Reddit и Quora как источник упоминаний в ChatGPT: разбор кейса из B2B-консалтинга 🔍 Когда ко мне пришёл этот клиент, у него была типичная проблема: сайт приличный, кейсы есть, экспертиза настоящая — но в ответах ChatGPT и Perplexity его просто не существовало. Ниша — управленческий консалтинг для малого и среднего бизнеса, средний чек около 300 тысяч рублей. Клиенты перед покупкой спрашивали ИИ: «Кому доверить разра…

Channel
GEO Оптимизация
@geouseo
On this record: Growth · Engagement · Reactions · Posts · Citations · Cite this entry
209subscribers
-1 since we began measuring on 8 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
Register entry
| Telegram ID | -1003287404781 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @geouseo |
| Created | Between 1 October 2025 and 28 February 2026— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 8 August 2026 |
| Last confirmed live | 25 August 2026 |
| Measurements held | 3 |
| Confirmed unchanged | 1 time, most recently 25 August 2026 |
| On Telegram | t.me/geouseo |
Growth
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 25 Aug 2026, 09:51 | 209 | -1 |
| 9 Aug 2026, 04:11 | 210 | no change |
| 8 Aug 2026, 16:17 | 210 | first reading |
Engagement
20 posts held, back to 31 July 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
- ERR · 30 days
- 10.2%
- avg views ÷ 209 subscribers
- Avg views / post
- 21.4
- 17 posts measured
- Reaction rate
- 5.26%
- reactions ÷ views · ER floor
- Posts in window
- 17
- of 20 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views— note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 7 of 17 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
| Window | Rolling 30 days · latest post in window 8 August 2026 |
|---|---|
| Posts held | 20 (31 July 2026 – 8 August 2026) |
| Views total | 364 |
| Reactions total | 8 |
| Forwards / comments | not exposed by the public surface — not measured, not estimated |
| Readings taken | 8 Aug 2026, 16:17 UTC |
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
Reaction mix
11 reactions across 10 posts, in 3 distinct kinds. The most used accounts for 54.5% of them.
| Reaction | Count | Share | Share, drawn |
|---|---|---|---|
| 👍 | 6 | 54.5% | |
| 🔥 | 4 | 36.4% | |
| 💯 | 1 | 9.09% |
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 10 of the 20 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 11reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 20 most recent posts we hold, published 31 July 2026 to 8 August 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
Чем мерить свою видимость в ИИ: сравниваю инструменты мониторинга Меня всё чаще спрашивают: «А как вообще понять, цитирует ли меня ChatGPT или Perplexity?». Вопрос закономерный. SEO-специалисты привыкли к чётким метрикам — позиции, трафик, клики. В GEO с этим пока сложнее. Инструменты есть, но каждый со своими ограничениями. Разберу, что реально работает, а что пока больше выглядит красиво, чем измеряет. Ручная про…
🔥1
🔍 Я проверил 50 спортивных магазинов — вот кто выигрывает в GEO и почему Несколько месяцев назад ко мне обратился интернет-магазин спортивного оборудования — средний по размеру, работает в нескольких регионах. Жалоба стандартная: конкуренты появляются в ответах Яндекс Нейро и ChatGPT, а их нет. Я предложил начать с широкого аудита — не только их сайта, но и рынка в целом. Так получилось исследование по 50 магазинам …
🧠 Память диалоговых систем: почему ИИ помнит одно и забывает другое Когда пользователь задаёт уточняющий вопрос в ChatGPT или в диалоговой Алисе — он ожидает, что система помнит предыдущую реплику. В рамках одной сессии так и есть. Но стоит закрыть вкладку — следующий разговор начинается с чистого листа. Это не баг. Это архитектурное решение. И для тех, кто занимается GEO, понимание того, как устроена эта память, н…
🍽️ GEO для HoReCa: почему ресторан, отель или кофейня могут исчезнуть из рекомендаций нейросетей Когда турист приезжает в незнакомый город, он всё реже открывает TripAdvisor или 2ГИС напрямую. Чаще спрашивает у ChatGPT или Алисы: «Где вкусно поесть стейк в центре Екатеринбурга?» или «Посоветуй уютный бутик-отель в Петербурге рядом с Эрмитажем». Нейросеть думает секунду — и выдаёт список. Кто в нём окажется, зависит …
Как ветклиника из региона обошла сетевого гиганта в Яндекс Нейро 🐾 Этот кейс я долго не хотел публиковать. Не потому что стыдно — наоборот. Просто боялся, что звучит неправдоподобно. Небольшая ветклиника в городе-миллионнике, без федерального бренда, без бюджета на контекст — и она начинает цитироваться в Яндекс Нейро чаще, чем сеть с несколькими точками по региону. Но это случилось. Разбираю по шагам. С чего всё н…
Prompt-аудит: что это такое и зачем вашему бизнесу это знать 🔍 Термин появился тихо, без пресс-релизов. Но я всё чаще слышу его от клиентов, которые начали серьёзно работать с ИИ-инструментами — и столкнулись с тем, что результаты расходятся с ожиданиями. Иногда сильно. Попробую объяснить, что это такое и где оно реально работает. Что такое prompt-аудит Это анализ того, как бизнес формулирует запросы к языковым м…
10 фраз, которые убивают доверие ИИ к тексту 🤖 Есть вещи, которые кажутся безобидными, когда пишешь для людей. Но для генеративных моделей — это красные флаги. Работая с текстами, которые не попадают в нейроответы, я раз за разом вижу одни и те же конструкции. Собрал их в список — с объяснением, почему именно это не работает. Пустые превосходные степени «Лучший», «уникальный», «непревзойдённый», «революционный» — …
🔥1
Schema.org для GEO: разметка, которая реально работает 🗂️ Меня часто спрашивают, стоит ли возиться со Schema.org, если основная цель — попасть в ответы ИИ, а не в стандартную выдачу. Отвечаю честно: стоит. Это один из немногих инструментов, где у вас есть прямой способ передать машине структурированный сигнал о том, что именно представляет собой ваш контент. Принцип простой. Когда ИИ собирает ответ, он берёт не про…
💯1
Как строительная компания вышла в ответы нейросетей через FAQ на языке клиента 🏗️ Примерно год назад ко мне обратилась небольшая строительная компания из Поволжья. Частные дома под ключ — каркасники, газобетон, иногда брус. Типичный региональный подрядчик с сайтом-визиткой и парой страниц услуг. Проблема распространённая: когда потенциальный клиент спрашивал у Яндекс Нейро «сколько стоит построить дом из газобетона…
👍1🔥1
Цифровой след эксперта: почему ИИ вас не цитирует 🔍 Я замечаю одну закономерность снова и снова. Человек реально разбирается в теме — десять лет практики, живые кейсы, нормальный сайт. Но нейросеть его не цитирует. Зато цитирует какого-то блогера с тремя статьями на VC и активным Telegram-каналом. Это не случайность. Это логика того, как генеративные модели понимают, кто такой эксперт. Они не читают резюме. Они чит…
👍1
🤖 OAI-SearchBot пришёл. Ваш сайт к нему готов? Несколько недель назад в логах серверов у разных владельцев сайтов начал массово появляться новый user-agent — OAI-SearchBot. Это краулер OpenAI, который собирает данные для ChatGPT Search. Не для обучения модели, а именно для поискового индекса. Прямо сейчас он ходит по вашему сайту. Вопрос только в том, что именно он оттуда забирает. Параллельно рынок GEO наконец нач…
👍1
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @geouseo. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Citation-graph rank
Citation-graph rank — 1,070,441 of 1,627,068entries in the measured graph. A weighted position computed from the forward and mention edges below — republished posts weigh more than named mentions — and recomputed periodically, over the whole graph. Published only as this ordinal position, never as a score: a position is a fact, and a score printed beside one channel’s name would read as a verdict this register does not make. The two counts beneath stay separate for the same reason mentions are never summed with forwards anywhere else on this page — a named-by count costs nothing to manufacture. The top 100 by this measure, or how it is computed.
Mentions
Named by 1 registered channel — every channel on the register whose own posts have named this one, by its current username or any other username it currently holds, merged from two separately captured readings of the same fact so a namer caught by only one of them is not missed and a namer both caught is not counted twice. A username this channel has since dropped is not matched — that handle may belong to someone else now, and crediting today’s namer to yesterday’s owner would misattribute it.
Named by
Channels on the register whose posts name this channel's handle.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 25 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“GEO Оптимизация” (@geouseo), 209 subscribers as measured 25 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/geouseo.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.