Как мы увеличили ИИ-видимость сайта продавца теплиц с 33% до 52% за один цикл работ
О клиенте
rus-teplici.ru — производитель и продавец теплиц, работающий по Москве и Московской области. Клиент обратился к нам за услугой GEO-продвижения — относительно новое направление, которое отвечает за видимость бренда в ответах ИИ-ассистентов: Perplexity, ChatGPT, Яндекс Алиса и Google AI Overviews.
Задачи проекта
- Оценить текущую цитируемость бренда в ключевых LLM-системах.
- Увеличить число упоминаний rus-teplici.ru по коммерческим промптам (запросам к ИИ).
- Нарастить общее присутствие бренда в сети как главный сигнал доверия для ИИ-моделей.
Что показал стартовый аудит
На первом этапе мы собрали расширенную семантику из коммерческих промптов и провели срез ИИ-видимости. По 40 целевым запросам в каждой системе картина на старте выглядела так:
- Perplexity — 20 из 40
- ChatGPT — 5 из 40
- Яндекс Алиса — 16 из 40
- Google AI Overviews— 13 из 40
Итого — 54 упоминания из 160, стартовая видимость ≈ 33,75%.
Ход работ
1. Сбор семантики.
Собрали максимально широкий пул коммерческих промптов, по которым целевая аудитория выбирает теплицы и производителя. Важно: промпты не должны быть слишком длинными и узкими — нужно стремиться к максимально общим формулировкам, чтобы понять, насколько сильно мы смогли повлиять на ответ LLM-модели. Если запросы будут слишком узкими, очевидно, что ИИ и так выдаст в ответе нужный нам сайт.
2. Аудит ИИ-видимости.
Зафиксировали исходные позиции бренда в четырёх ИИ-системах — ChatGPT, Google AI, Яндекс Алиса и Perplexity — как точку отсчёта для измерения роста. Для мониторинга ответов ИИ использовали ИИ-трекер keys.so. В нем же выбрали конкурентов для оценки их видимости.
3. Контент-план под промпты.
Под каждый целевой запрос подготовили отдельный материал-источник. Продвижение строилось не от «ключевика», а от конкретного вопроса пользователя к ИИ. Для формирования контента использовали два типа публикаций:
- Сравнительные публикации — топы и рейтинги в нише, которые размещали на целевых ресурсах. Важно, чтобы выбор позиции конкретного сайта сопровождался обоснованием, почему он включён в материал.
- Обзоры отдельных позиций ассортимента с упоминанием сайта продавца.
4. Выбор площадок.
Платные публикации при таком объёме контента оказались экономически невыгодными. Ставку сделали на российские площадки со свободным размещением, которые LLM-модели регулярно используют как источник ответов: Дзен, ВКонтакте, TenChat, VC.ru.
5. Массовая публикация и контрольный срез.
После отработки всего контент-плана повторно сняли показатели цитируемости.
Результаты
По итогам работ цитируемость rus-teplici.ru выросла в двух LLM моделях (по результатам мониторинга ответов на 40 промптов):
До:
Perplexity 20
ChatGPT 5
Яндекс Алиса 16
Google AI Overviews 13
Итого 54 / 160
После:
Perplexity 18
ChatGPT 4
Яндекс Алиса 27
Google AI Overviews 34
Итого 83 / 160
Общая видимость выросла с 33,75% до ≈51,9% Google AI Overviews — рост в 2,6 раза, Яндекс Алиса — почти в 1,7 раза.
Почему выбранная стратегия сработала
GEO-продвижение решает две задачи одновременно. Первая — точечная: закрыть цитируемость по конкретным коммерческим промптам из семантики. Вторая, не менее важная, — расширить общее присутствие бренда в сети.
Когда пользователь задаёт ИИ вопрос, которого нет в нашей семантике, модель опирается на совокупность упоминаний бренда в своих источниках. Чем шире присутствие на Дзене, ВК, TenChat и VC.ru — тем выше вероятность, что ИИ порекомендует rus-teplici.ru даже по «незапланированному» запросу. Именно за счёт этого эффекта стратегия даёт прирост и там, где прямой оптимизации не было.
Вывод по проекту
За один цикл GEO-работ мы вывели rus-teplici.ru с 33,75% до 51,9% ИИ-видимости — без бюджета на платные размещения, только за счёт правильного подбора LLM-цитируемых площадок и контент-плана «от промпта».