Кейс: увеличили видимость бренда в ответах нейросетей в 4,9 раза

От собственного эксперимента — к клиентским проектам

Первым крупным проектом стал бренд доставки еды, который обратился к нам в конце марта 2026 года. У него было три сайта с одинаковой структурой, но разным контентом, а продвижение требовалось сразу в 29 регионах.

Задача была понятной: усилить брендовое присутствие в нейровыдаче и нейроответах. Продвигать все три сайта нужно было одновременно и без взаимной каннибализации.

Сложности и особенности работы с AI‑поиском

GEO‑продвижение в 2026 году — это не SEO под новым названием. Здесь слишком много переменных, и почти каждая требует отдельного решения. Вот с чем мы столкнулись в проекте.

Охват платформ. Оптимизацию нельзя было строить под одну систему. В контуре работ были Google AI, Яндекс, Perplexity, ChatGPT, GigaChat и другие модели. У каждой — своя логика ранжирования, свои предпочтения к структуре текста и свои требования к источникам.

Нестабильность алгоритмов. В марте 2026 года Яндекс обновил поиск и вывел ответы Алисы прямо в выдачу. После этого системы аналитики почти на месяц перестали корректно снимать позиции. В этот период опираться приходилось не на прямые отчеты, а на косвенные сигналы.

Технические баги экосистем. Мы заметили, что два бренда клиента выпадали из ИИ‑подборок Яндекс.Карт. Причина оказалась неожиданной — в карточках стоял слишком общий тип организации: «Ресторан», «Доставка еды». После ручной замены на более узкий тип отображение нормализовалось.

Дефицит инструментария. Профессионального ПО для GEO‑мониторинга на рынке все еще мало. В работе использовались Pixel Tools и другие инструменты, а параллельно мы начали разработку собственного инструмента мониторинга.

Масштаб проекта. Большая часть GEO‑кейсов на рынке ограничивается одним‑двумя городами. У нас речь шла о 29 регионах. При этом у каждого бренда — свой пул локаций и персонализированный список запросов. Такой размах требует кратного увеличения контент‑планов, многоуровневой кластеризации и ручной «притирки» семантики под каждый город или область.

Ограниченная аналитика. Прямой ROI в GEO пока не считается. Рабочими метриками остаются цитируемость, видимость, тональность упоминаний, доля голоса бренда и аудит репутационных рисков. Работы по большому счету пока носят экспериментальный характер.

Коммуникационные барьеры. На стороне клиента участвовало много ЛПР. Нужно было выстроить согласования так, чтобы все каналы работали синхронно и не мешали друг другу. Это отдельная управленческая задача, и она заняла заметное место в проекте.

Этап 1: аудит присутствия в нейросетях и техническая подготовка

Сначала мы проверили техническую базу каждого сайта. Смотрели, как ИИ‑краулеры читают страницы, тестировали рендеринг при отключенных скриптах и отдельно анализировали скорость загрузки.

Дальше пошли специализированные для ИИ решения. Для каждого сайта мы внедрили llms.txt — карту сайта, которая помогает LLM найти нужный контент. Параллельно сделали страницы LLM info: это брендовые страницы с четкой структурой данных о компании, ее специализации и географии работы.

Плюс мы провели блочный анализ архитектуры, проверили коммерческие страницы на соответствие E‑E-A‑T-факторам, доработали микроразметку и выстроили план запуска корпоративного блога. На старте блога у клиента не было вовсе, поэтому его приходилось собирать с нуля.

Этап 2: проектирование двухуровневой контент‑стратегии

Контент мы разделили на два контура — внешний и внутренний. Так проще закрывать разные типы запросов и не смешивать коммерческие задачи с информационными.

Внешний контур работал на коммерческие, транзакционные и высококонкурентные запросы. Например, запрос «лучшая доставка еды в Барнауле» закрывается не статьёй на сайте клиента, а публикацией на авторитетной внешней площадке.

Внутренний контур — это корпоративный блог. Он заточен под информационные запросы вроде «как сварить рис для суши» или «рецепт домашней пиццы». Такие материалы не дают мгновенной продажи, но помогают нейросетям связать бренд с экспертизой.

Есть и математика процесса. По низкочастотным запросам для попадания в ответы нейросетей хватает до 5 сильных публикаций. В перегретых нишах счет идет уже на сотни материалов. От этого зависит и бюджет, и темп, и вся последующая логика работ.

Этап 3: формирование авторитетных цитирований (LLM PR)

С внешними площадками мы работали не через прямую рекламу. Формат был нативный: рейтинговые статьи и подборки, где бренд клиента органично стоял рядом с конкурентами. Для LLM это выглядит как независимая оценка, а не как рекламный блок.

Такой контент мы подготовили для каждого из 29 регионов. Это были не шаблонные тексты, а 29 отдельных материалов с региональной спецификой. Для размещения использовали трастовые площадки, такие как VC.

Этап 4: оптимизация под RAG‑алгоритмы через внутренний блог

Статьи для блога клиента мы делали не как обычные SEO‑тексты. Это были материалы с четкой структурой, собранной по принципу чанков — изолированных смысловых блоков. Каждый блок отвечает на один конкретный вопрос.

Для нейросетей это важно по простой причине: RAG‑алгоритмы извлекают информацию именно фрагментами. Если главный факт спрятан в середине длинного абзаца, модель может его пропустить. Поэтому мы использовали принцип перевернутой пирамиды внутри каждого блока: самая важная информация шла первой.

Результаты: разбор метрик и рост видимости до 4,9 раза

Рынок GEO пока находится в стадии становления. На нем нет валидных и общепринятых KPI ни по трафику из ИИ‑ответов, ни по конверсиям, ни по стоимости лида. Поэтому сейчас GEO — это в первую очередь работа на укрепление присутствия бренда в нейровыдаче и на формирование отложенного спроса.

Оценивать мы будем рост видимости трех брендов в нейросетях — Алисе, Google AI Overviews и Perplexity с 06.04.2026 по 24.06.2026. Все три бренда показали рост, а лучший результат дал бренд 2.

Динамика роста по бренду 1. С 06.04.2026 по 20.06.2026 бренд закрепился в верхних позициях нейровыдачи. Рост позиций в топ‑1 составил 2,9 раз. Доля запросов, где он не упоминался вовсе, сократилась с 66,67% до 21%.

Рекордный скачок по бренду 2. Именно здесь зафиксирован главный результат проекта. Попадание в топ‑1 нейровыдачи выросло в 4,9 раза — с 1,43% до 7%.

Укрепление позиций по бренду 3. Третий бренд тоже показал стабильный рост. Позиции в топ‑1 выросли в 3,1 раза, а доля запросов вне топа снизилась с 76,19% до 63%.

Тональность упоминаний. Видимость — это только часть задачи. Не менее важно, в каком контексте нейросеть рекомендует бренд. По итогам кампании тональность упоминаний всех трех брендов в ответах составила 98,55% в положительном ключе. Негативных коннотаций не было.

Советы для бизнеса по GEO‑продвижению

Не требуйте от GEO достижения ROI и прочих бизнес‑показателей. Возможно, это придет потом, пока же используйте косвенные метрики: рост цитируемости, видимость в нейроответах и тональность упоминаний.

Воспринимайте GEO как брендинговую инвестицию, а не как инструмент быстрых продаж. Если вы ждете, что завтра нейросети приведут вам сотни лидов — вы разочаруетесь. GEO дает отложенный эффект: модель запоминает бренд и начинает рекомендовать его, когда пользователь оказывается на стадии выбора.

Пересмотрите свой контент. LLM не читают тексты как люди. Они выхватывают чанки (смысловые блоки). Если ваш контент — каша, вода или пространные рассуждения, алгоритмы вряд ли смогут выделить из него нейроответы.

Стройте два контура контента — внешний и внутренний. Нейросети доверяют независимым источникам так же, как и вашему сайту. Размещайтесь на авторитетных площадках (VC, рейтинги, СМИ) и пишите полезные инфостатьи в блог. Эти два контура должны работать синхронно.

Готовьтесь к масштабированию заранее. Если у вас больше 2 регионов, вы столкнетесь с тем, что каждый город требует уникального подхода. Создавайте контент конвейерным способом: кластеризация семантики → распределение по брендам и регионам → создание уникальных материалов. Но не забывайте о ручной редактуре: это повышает доверие как у читателей, так и у ИИ.

Регулярно проверяйте техническую «читаемость» сайта для ИИ‑краулеров. Внедрите llms.txt, тестируйте рендеринг страниц с отключенным JavaScript, проверяйте микроразметку.

Следите не только за видимостью, но и за тональностью. Попасть в ответ нейросети — полдела. Важно, как она о вас говорит. Упоминание в негативном или сомнительном контексте может навредить сильнее, чем отсутствие упоминания. Если нейросеть выдает нежелательный контекст — работайте над вытеснением негативных источников через публикацию новых, более релевантных и позитивных материалов.