За 4 месяца подняли видимость в нейросетях в 1,2 раза, в Google AI Overview — в 1,7 раз: продвижение в ИИ для Flowwow
Flowwow — маркетплейс цветов и подарков, объединяющий продавцов и покупателей в 1700+ городах. На рынке платформе приходится соперничать сразу с универсальными маркетплейсами, сервисами доставки еды и товаров плюс специализированными цветочными интернет-магазинами.
Все они — сильные игроки рынка. У каждого мощный маркетинговый бюджет, отстроенные каналы привлечения. Высокая конкуренция и растущая медиаинфляция приводят к тому, что сложно масштабировать трафик и лиды на нижних этапах воронки продаж. Мы в «Ашманов и партнеры» предложили охватить горячий спрос на шаг раньше — там, где пользователи только формулируют проблему и ищут варианты решения. То есть в диалогах с нейросетями в поиске и ИИ-ассистентах.
В них пользователи ищут конкретные условия покупки. Чтобы получить этих клиентов у нас разработана стратегия GEO — оптимизация страниц под генеративные ответы. Мы можем уже на этом этапе собрать основные пользовательские сценарии и намерения, исходя из которых происходит знакомство аудитории с брендом и его предложениями, с небольшими затратами на канал.
GEO является альтернативой традиционным инструментам. Мы ориентируемся не на привычное для SEO семантическое ядро, а на интенты пользователей, которые выражены в развернутых вопросах нейросети.
Поскольку GEO начиналось как эксперимент, KPI не устанавливались: 3–4 месяца отводились на тест стратегии, оценку динамики, после чего сформировали реалистичные показатели эффективности.
Все они — сильные игроки рынка. У каждого мощный маркетинговый бюджет, отстроенные каналы привлечения. Высокая конкуренция и растущая медиаинфляция приводят к тому, что сложно масштабировать трафик и лиды на нижних этапах воронки продаж. Мы в «Ашманов и партнеры» предложили охватить горячий спрос на шаг раньше — там, где пользователи только формулируют проблему и ищут варианты решения. То есть в диалогах с нейросетями в поиске и ИИ-ассистентах.
В них пользователи ищут конкретные условия покупки. Чтобы получить этих клиентов у нас разработана стратегия GEO — оптимизация страниц под генеративные ответы. Мы можем уже на этом этапе собрать основные пользовательские сценарии и намерения, исходя из которых происходит знакомство аудитории с брендом и его предложениями, с небольшими затратами на канал.
GEO является альтернативой традиционным инструментам. Мы ориентируемся не на привычное для SEO семантическое ядро, а на интенты пользователей, которые выражены в развернутых вопросах нейросети.
Поскольку GEO начиналось как эксперимент, KPI не устанавливались: 3–4 месяца отводились на тест стратегии, оценку динамики, после чего сформировали реалистичные показатели эффективности.
Описание кейса / решения
Определили ключевые пользовательские сценарии. Например, как люди заказывают цветы: состав букета, готовность, цена и т. п. Благодаря этому собрали матрицу интентов, затем разделили ее на группы: информационные, коммерческие промпты. Отделили вопросы, которые задают на этапе холодного спроса, где человек ищет на перспективу, и типичные для этапа тёплого спроса, когда покупатель уже ищет конкретного продавца.
Все ИИ строят ответы на основе текстов на сайте бренда и популярных платформах. Поэтому надо было:
Работаем со всеми нейросетями, в том числе:
1. Провели анализ текущей структуры ИИ-выдачи
Выяснили, что нейросети уже знают о Flowwow и как часто упоминают бренд в ответах по релевантным вопросам. Для этого провели глубокий аудит присутствия сайта в выдаче по персонализированным и коммерческим промптам, которые участвуют в реальных пользовательских сценариях.
2. Подготовили Т З для создания контента
Спроектировали контент, который будет отвечать критериям авторитетности. Например, для Google AIO это факторы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность). Для Алисы AI — параметры ЭПОС (экспертиза, полезность, оригинальность, содержательность).
Команда Flowwow активно участвовала в обсуждении, всегда была доступна для консультаций, оперативно готовила тексты. Такая вовлеченность сократила паузы и повысила качество текстов.
3. Масштабировали стратегию
Этот этап проекта продолжается в настоящее время. Проводим мониторинг изменения ИИ-выдачи, параллельно дорабатываем тексты и расширяем охват.
Отдельный блок работ — технический аудит сайта. Это база для хорошего ранжирования, она обеспечивает доступность для ИИ-краулеров.
Сроки реализации
01.12.2025 — 27.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
За 4 месяца бренд закрепился в крупнейших LLM-моделях. Присутствие выросло везде: в 1,7 раз в Google AI Overview, более чем в 2 раза в экосистеме Яндекса (Алиса AI, YandexGPT). Средняя видимость по всем нейросетям выросла в 1,2 раза.
Показателен рост в ИИ-системах, которые особенно сложны для GEO, потому что предъявляют строгие требования к источникам. Это Google AI Overview и экосистеме Яндекса. Рост видимости в них позволяет говорить о высоком качестве проделанной контентной работы.
Еще один успех: нейросети начали воспроизводить ключевые УТП бренда. Так, Алиса AI в диалоге использует специфические функциональные фильтры с сайта бренда, например, «уже собран». Perplexity отвечает с конкретными цифрами о бренде: «5 млн отзывов», «от 30 минут», «14 000 магазинов».
Приведем конкретные цифры. Видимость бренда: здесь платформа занимает первую строчку и среди маркетплейсов, и среди магазинов. Маркетплейсы отстают почти в 2 раза: ближайший конкурент получает 25,69%, следующий 25,23% против 52,47% Flowwow. Прямые конкуренты из цветочной ниши показывают еще более скромную видимость: максимум 12,84%.
Значительно более высокие, чем у конкурентов, показатели видны по всему пулу коммерческих и информационных обращений. Так, по прямым репутационным запросам вида «какой маркетплейс надежный» площадка стабильно делит топ-1—топ-2 места с Яндекс Маркетом. Тональность упоминаний стала на 100% положительной по всем вопросам. Это говорит о системном характере успеха.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы стали одними из первых, кто начал работать с генеративной оптимизацией GEO стратегически, не ограничиваясь разрозненными тестами. У нас есть методика сбора пользовательских сценариев и интентов, а также прозрачная система отчетности и метрик. Мы подходим к GEO как к способу внести в их датасет нужную бизнесу и полезную для пользователя информацию.
Рынок генеративной оптимизации только формируется. Поэтому успешный кейс полезен для компаний, которые еще только думают о запуске этого инструмента. Наш кейс показывает верифицированные результаты по видимости и тональности упоминаний, которые зафиксированы в дашборде и отчетах. Это отраслевой прецедент, который доказывает что GEO работает. Это полноценный маркетинговый канал, который можно измерять, масштабировать и встраивать в бизнес-процессы.
У нас есть исследования, как работает Алиса и другие ИИ, поэтому мы можем предложить решения, которые не смогут найти сами компании. Баланс эмпатии к задачам бизнеса и приверженности профессиональным стандартам позволяет добиваться результатов для клиентов.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, эта методология может быть распространена на любой проект, причем с прогнозируемыми метриками эффективности. Для клиента мы продолжаем работу по масштабированию контента на внешние площадки. Также развиваем его на сайте с учетом обратной связи от ИИ-моделей.
В GEO нишевые и узкие бренды могут соперничать с крупными сайтами, которым проигрывают в органической выдаче. Методология нашего кейса применима для всех проектов, где решение о покупке принимается через сравнение, рекомендацию или ситуативный запрос. Например:
Определили ключевые пользовательские сценарии. Например, как люди заказывают цветы: состав букета, готовность, цена и т. п. Благодаря этому собрали матрицу интентов, затем разделили ее на группы: информационные, коммерческие промпты. Отделили вопросы, которые задают на этапе холодного спроса, где человек ищет на перспективу, и типичные для этапа тёплого спроса, когда покупатель уже ищет конкретного продавца.
Все ИИ строят ответы на основе текстов на сайте бренда и популярных платформах. Поэтому надо было:
- Обеспечить техническую доступность контента страниц для ИИ-краулеров.
- Создавать и улучшать материалы о бренде, чтобы нейросети их использовали.
Работаем со всеми нейросетями, в том числе:
- Google AI Overview
- Поисковик YandexGPT и помощник Алиса AI
- ChatGPT
- Perplexity
- Deepseek
- GigaChat
1. Провели анализ текущей структуры ИИ-выдачи
Выяснили, что нейросети уже знают о Flowwow и как часто упоминают бренд в ответах по релевантным вопросам. Для этого провели глубокий аудит присутствия сайта в выдаче по персонализированным и коммерческим промптам, которые участвуют в реальных пользовательских сценариях.
- Собрали промпты по разделам — например, «Цветы», «Розы», «Пионы» и т. п.
- Спарсили попадание по этим промптам в ответы нейросетей при помощи автоматических инструментов. Фиксировали факт упоминания бренда и его контекст.
- Перепроверили автоматические результаты вручную. Это важный момент, так как существующие парсеры ИИ-выдачи пока несовершенны и могут не видеть бренд в тех ответах, где он присутствует.
2. Подготовили Т З для создания контента
Спроектировали контент, который будет отвечать критериям авторитетности. Например, для Google AIO это факторы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность). Для Алисы AI — параметры ЭПОС (экспертиза, полезность, оригинальность, содержательность).
- Подготовили ТЗ на доработку коммерческих страниц. Задача — наполнить их структурированной информацией, которую ИИ-модели смогут легко извлечь.
- Разработали ТЗ для информационных страниц. Задача — попадать в диалоги с ИИ на этапе, когда пользователь только ищет конкретный товар или магазин.
Команда Flowwow активно участвовала в обсуждении, всегда была доступна для консультаций, оперативно готовила тексты. Такая вовлеченность сократила паузы и повысила качество текстов.
3. Масштабировали стратегию
Этот этап проекта продолжается в настоящее время. Проводим мониторинг изменения ИИ-выдачи, параллельно дорабатываем тексты и расширяем охват.
- Отслеживаем и анализируем видимость в ИИ
- Подготовили контент-план для внешних публикаций на авторитетных сайтах
- Проверяем тексты на актуальность, готовим рекомендации по обновлению
- Собираем в дашборде все данные: видимости в нейросетях, динамика по конкурентам, эффективность отдельных типов контента. С ним решения о масштабировании принимается на основе реальных цифр
Отдельный блок работ — технический аудит сайта. Это база для хорошего ранжирования, она обеспечивает доступность для ИИ-краулеров.
Сроки реализации
01.12.2025 — 27.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
За 4 месяца бренд закрепился в крупнейших LLM-моделях. Присутствие выросло везде: в 1,7 раз в Google AI Overview, более чем в 2 раза в экосистеме Яндекса (Алиса AI, YandexGPT). Средняя видимость по всем нейросетям выросла в 1,2 раза.
Показателен рост в ИИ-системах, которые особенно сложны для GEO, потому что предъявляют строгие требования к источникам. Это Google AI Overview и экосистеме Яндекса. Рост видимости в них позволяет говорить о высоком качестве проделанной контентной работы.
Еще один успех: нейросети начали воспроизводить ключевые УТП бренда. Так, Алиса AI в диалоге использует специфические функциональные фильтры с сайта бренда, например, «уже собран». Perplexity отвечает с конкретными цифрами о бренде: «5 млн отзывов», «от 30 минут», «14 000 магазинов».
Приведем конкретные цифры. Видимость бренда: здесь платформа занимает первую строчку и среди маркетплейсов, и среди магазинов. Маркетплейсы отстают почти в 2 раза: ближайший конкурент получает 25,69%, следующий 25,23% против 52,47% Flowwow. Прямые конкуренты из цветочной ниши показывают еще более скромную видимость: максимум 12,84%.
Значительно более высокие, чем у конкурентов, показатели видны по всему пулу коммерческих и информационных обращений. Так, по прямым репутационным запросам вида «какой маркетплейс надежный» площадка стабильно делит топ-1—топ-2 места с Яндекс Маркетом. Тональность упоминаний стала на 100% положительной по всем вопросам. Это говорит о системном характере успеха.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы стали одними из первых, кто начал работать с генеративной оптимизацией GEO стратегически, не ограничиваясь разрозненными тестами. У нас есть методика сбора пользовательских сценариев и интентов, а также прозрачная система отчетности и метрик. Мы подходим к GEO как к способу внести в их датасет нужную бизнесу и полезную для пользователя информацию.
Рынок генеративной оптимизации только формируется. Поэтому успешный кейс полезен для компаний, которые еще только думают о запуске этого инструмента. Наш кейс показывает верифицированные результаты по видимости и тональности упоминаний, которые зафиксированы в дашборде и отчетах. Это отраслевой прецедент, который доказывает что GEO работает. Это полноценный маркетинговый канал, который можно измерять, масштабировать и встраивать в бизнес-процессы.
У нас есть исследования, как работает Алиса и другие ИИ, поэтому мы можем предложить решения, которые не смогут найти сами компании. Баланс эмпатии к задачам бизнеса и приверженности профессиональным стандартам позволяет добиваться результатов для клиентов.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, эта методология может быть распространена на любой проект, причем с прогнозируемыми метриками эффективности. Для клиента мы продолжаем работу по масштабированию контента на внешние площадки. Также развиваем его на сайте с учетом обратной связи от ИИ-моделей.
В GEO нишевые и узкие бренды могут соперничать с крупными сайтами, которым проигрывают в органической выдаче. Методология нашего кейса применима для всех проектов, где решение о покупке принимается через сравнение, рекомендацию или ситуативный запрос. Например:
- сложные продукты с длинным циклом принятия решения (электроника и бытовая техника, мебель, автомобильные аксессуары, спортивное оборудование);
- локальный или нишевый бизнес (ремонт, клининг, салоны красоты, медицина, стоматология, ветеринарные клиники);
- телемедицина, частные клиники, производители БАД и спортивного питания; - образовательные проекты и EdTech;
- B2B-сервисы и сложные профессиональные инструменты;
- DIY, товары для творчества.
Результат
За 4 месяца в 1,2 раза выросла видимость во всех нейросетях, в 1,7 раз — в Google AI Overview. В ChatGPT она достигла 81,82%, в YandexGPT — 80%
Описание кейса / решения
Определили ключевые пользовательские сценарии. Например, как люди заказывают цветы: состав букета, готовность, цена и т. п. Благодаря этому собрали матрицу интентов, затем разделили ее на группы: информационные, коммерческие промпты. Отделили вопросы, которые задают на этапе холодного спроса, где человек ищет на перспективу, и типичные для этапа тёплого спроса, когда покупатель уже ищет конкретного продавца.
Все ИИ строят ответы на основе текстов на сайте бренда и популярных платформах. Поэтому надо было:
Работаем со всеми нейросетями, в том числе:
1. Провели анализ текущей структуры ИИ-выдачи
Выяснили, что нейросети уже знают о Flowwow и как часто упоминают бренд в ответах по релевантным вопросам. Для этого провели глубокий аудит присутствия сайта в выдаче по персонализированным и коммерческим промптам, которые участвуют в реальных пользовательских сценариях.
2. Подготовили Т З для создания контента
Спроектировали контент, который будет отвечать критериям авторитетности. Например, для Google AIO это факторы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность). Для Алисы AI — параметры ЭПОС (экспертиза, полезность, оригинальность, содержательность).
Команда Flowwow активно участвовала в обсуждении, всегда была доступна для консультаций, оперативно готовила тексты. Такая вовлеченность сократила паузы и повысила качество текстов.
3. Масштабировали стратегию
Этот этап проекта продолжается в настоящее время. Проводим мониторинг изменения ИИ-выдачи, параллельно дорабатываем тексты и расширяем охват.
Отдельный блок работ — технический аудит сайта. Это база для хорошего ранжирования, она обеспечивает доступность для ИИ-краулеров.
Сроки реализации
01.12.2025 — 27.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
За 4 месяца бренд закрепился в крупнейших LLM-моделях. Присутствие выросло везде: в 1,7 раз в Google AI Overview, более чем в 2 раза в экосистеме Яндекса (Алиса AI, YandexGPT). Средняя видимость по всем нейросетям выросла в 1,2 раза.
Показателен рост в ИИ-системах, которые особенно сложны для GEO, потому что предъявляют строгие требования к источникам. Это Google AI Overview и экосистеме Яндекса. Рост видимости в них позволяет говорить о высоком качестве проделанной контентной работы.
Еще один успех: нейросети начали воспроизводить ключевые УТП бренда. Так, Алиса AI в диалоге использует специфические функциональные фильтры с сайта бренда, например, «уже собран». Perplexity отвечает с конкретными цифрами о бренде: «5 млн отзывов», «от 30 минут», «14 000 магазинов».
Приведем конкретные цифры. Видимость бренда: здесь платформа занимает первую строчку и среди маркетплейсов, и среди магазинов. Маркетплейсы отстают почти в 2 раза: ближайший конкурент получает 25,69%, следующий 25,23% против 52,47% Flowwow. Прямые конкуренты из цветочной ниши показывают еще более скромную видимость: максимум 12,84%.
Значительно более высокие, чем у конкурентов, показатели видны по всему пулу коммерческих и информационных обращений. Так, по прямым репутационным запросам вида «какой маркетплейс надежный» площадка стабильно делит топ-1—топ-2 места с Яндекс Маркетом. Тональность упоминаний стала на 100% положительной по всем вопросам. Это говорит о системном характере успеха.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы стали одними из первых, кто начал работать с генеративной оптимизацией GEO стратегически, не ограничиваясь разрозненными тестами. У нас есть методика сбора пользовательских сценариев и интентов, а также прозрачная система отчетности и метрик. Мы подходим к GEO как к способу внести в их датасет нужную бизнесу и полезную для пользователя информацию.
Рынок генеративной оптимизации только формируется. Поэтому успешный кейс полезен для компаний, которые еще только думают о запуске этого инструмента. Наш кейс показывает верифицированные результаты по видимости и тональности упоминаний, которые зафиксированы в дашборде и отчетах. Это отраслевой прецедент, который доказывает что GEO работает. Это полноценный маркетинговый канал, который можно измерять, масштабировать и встраивать в бизнес-процессы.
У нас есть исследования, как работает Алиса и другие ИИ, поэтому мы можем предложить решения, которые не смогут найти сами компании. Баланс эмпатии к задачам бизнеса и приверженности профессиональным стандартам позволяет добиваться результатов для клиентов.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, эта методология может быть распространена на любой проект, причем с прогнозируемыми метриками эффективности. Для клиента мы продолжаем работу по масштабированию контента на внешние площадки. Также развиваем его на сайте с учетом обратной связи от ИИ-моделей.
В GEO нишевые и узкие бренды могут соперничать с крупными сайтами, которым проигрывают в органической выдаче. Методология нашего кейса применима для всех проектов, где решение о покупке принимается через сравнение, рекомендацию или ситуативный запрос. Например:
Определили ключевые пользовательские сценарии. Например, как люди заказывают цветы: состав букета, готовность, цена и т. п. Благодаря этому собрали матрицу интентов, затем разделили ее на группы: информационные, коммерческие промпты. Отделили вопросы, которые задают на этапе холодного спроса, где человек ищет на перспективу, и типичные для этапа тёплого спроса, когда покупатель уже ищет конкретного продавца.
Все ИИ строят ответы на основе текстов на сайте бренда и популярных платформах. Поэтому надо было:
- Обеспечить техническую доступность контента страниц для ИИ-краулеров.
- Создавать и улучшать материалы о бренде, чтобы нейросети их использовали.
Работаем со всеми нейросетями, в том числе:
- Google AI Overview
- Поисковик YandexGPT и помощник Алиса AI
- ChatGPT
- Perplexity
- Deepseek
- GigaChat
1. Провели анализ текущей структуры ИИ-выдачи
Выяснили, что нейросети уже знают о Flowwow и как часто упоминают бренд в ответах по релевантным вопросам. Для этого провели глубокий аудит присутствия сайта в выдаче по персонализированным и коммерческим промптам, которые участвуют в реальных пользовательских сценариях.
- Собрали промпты по разделам — например, «Цветы», «Розы», «Пионы» и т. п.
- Спарсили попадание по этим промптам в ответы нейросетей при помощи автоматических инструментов. Фиксировали факт упоминания бренда и его контекст.
- Перепроверили автоматические результаты вручную. Это важный момент, так как существующие парсеры ИИ-выдачи пока несовершенны и могут не видеть бренд в тех ответах, где он присутствует.
2. Подготовили Т З для создания контента
Спроектировали контент, который будет отвечать критериям авторитетности. Например, для Google AIO это факторы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность). Для Алисы AI — параметры ЭПОС (экспертиза, полезность, оригинальность, содержательность).
- Подготовили ТЗ на доработку коммерческих страниц. Задача — наполнить их структурированной информацией, которую ИИ-модели смогут легко извлечь.
- Разработали ТЗ для информационных страниц. Задача — попадать в диалоги с ИИ на этапе, когда пользователь только ищет конкретный товар или магазин.
Команда Flowwow активно участвовала в обсуждении, всегда была доступна для консультаций, оперативно готовила тексты. Такая вовлеченность сократила паузы и повысила качество текстов.
3. Масштабировали стратегию
Этот этап проекта продолжается в настоящее время. Проводим мониторинг изменения ИИ-выдачи, параллельно дорабатываем тексты и расширяем охват.
- Отслеживаем и анализируем видимость в ИИ
- Подготовили контент-план для внешних публикаций на авторитетных сайтах
- Проверяем тексты на актуальность, готовим рекомендации по обновлению
- Собираем в дашборде все данные: видимости в нейросетях, динамика по конкурентам, эффективность отдельных типов контента. С ним решения о масштабировании принимается на основе реальных цифр
Отдельный блок работ — технический аудит сайта. Это база для хорошего ранжирования, она обеспечивает доступность для ИИ-краулеров.
Сроки реализации
01.12.2025 — 27.03.2026
Результаты ДО и ПОСЛЕ
За 4 месяца бренд закрепился в крупнейших LLM-моделях. Присутствие выросло везде: в 1,7 раз в Google AI Overview, более чем в 2 раза в экосистеме Яндекса (Алиса AI, YandexGPT). Средняя видимость по всем нейросетям выросла в 1,2 раза.
Показателен рост в ИИ-системах, которые особенно сложны для GEO, потому что предъявляют строгие требования к источникам. Это Google AI Overview и экосистеме Яндекса. Рост видимости в них позволяет говорить о высоком качестве проделанной контентной работы.
Еще один успех: нейросети начали воспроизводить ключевые УТП бренда. Так, Алиса AI в диалоге использует специфические функциональные фильтры с сайта бренда, например, «уже собран». Perplexity отвечает с конкретными цифрами о бренде: «5 млн отзывов», «от 30 минут», «14 000 магазинов».
Приведем конкретные цифры. Видимость бренда: здесь платформа занимает первую строчку и среди маркетплейсов, и среди магазинов. Маркетплейсы отстают почти в 2 раза: ближайший конкурент получает 25,69%, следующий 25,23% против 52,47% Flowwow. Прямые конкуренты из цветочной ниши показывают еще более скромную видимость: максимум 12,84%.
Значительно более высокие, чем у конкурентов, показатели видны по всему пулу коммерческих и информационных обращений. Так, по прямым репутационным запросам вида «какой маркетплейс надежный» площадка стабильно делит топ-1—топ-2 места с Яндекс Маркетом. Тональность упоминаний стала на 100% положительной по всем вопросам. Это говорит о системном характере успеха.
В чем полезность и уникальность кейса?
Мы стали одними из первых, кто начал работать с генеративной оптимизацией GEO стратегически, не ограничиваясь разрозненными тестами. У нас есть методика сбора пользовательских сценариев и интентов, а также прозрачная система отчетности и метрик. Мы подходим к GEO как к способу внести в их датасет нужную бизнесу и полезную для пользователя информацию.
Рынок генеративной оптимизации только формируется. Поэтому успешный кейс полезен для компаний, которые еще только думают о запуске этого инструмента. Наш кейс показывает верифицированные результаты по видимости и тональности упоминаний, которые зафиксированы в дашборде и отчетах. Это отраслевой прецедент, который доказывает что GEO работает. Это полноценный маркетинговый канал, который можно измерять, масштабировать и встраивать в бизнес-процессы.
У нас есть исследования, как работает Алиса и другие ИИ, поэтому мы можем предложить решения, которые не смогут найти сами компании. Баланс эмпатии к задачам бизнеса и приверженности профессиональным стандартам позволяет добиваться результатов для клиентов.
Возможно ли кейс масштабировать в компании и применить для других участников рынка?
Да, эта методология может быть распространена на любой проект, причем с прогнозируемыми метриками эффективности. Для клиента мы продолжаем работу по масштабированию контента на внешние площадки. Также развиваем его на сайте с учетом обратной связи от ИИ-моделей.
В GEO нишевые и узкие бренды могут соперничать с крупными сайтами, которым проигрывают в органической выдаче. Методология нашего кейса применима для всех проектов, где решение о покупке принимается через сравнение, рекомендацию или ситуативный запрос. Например:
- сложные продукты с длинным циклом принятия решения (электроника и бытовая техника, мебель, автомобильные аксессуары, спортивное оборудование);
- локальный или нишевый бизнес (ремонт, клининг, салоны красоты, медицина, стоматология, ветеринарные клиники);
- телемедицина, частные клиники, производители БАД и спортивного питания; - образовательные проекты и EdTech;
- B2B-сервисы и сложные профессиональные инструменты;
- DIY, товары для творчества.
Результат
За 4 месяца в 1,2 раза выросла видимость во всех нейросетях, в 1,7 раз — в Google AI Overview. В ChatGPT она достигла 81,82%, в YandexGPT — 80%