Тендеры и лиды
Информация
Я занимаюсь интернет-маркетингом более 17 лет. За это время видел множество технологий, которые обещали изменить правила игры: от первых социальных сетей до алгоритмических рекламных кампаний и автоматизации маркетинга.
Сегодня на эту роль претендуют AEO и GEO — продвижение брендов, компаний и услуг в ответы искусственного интеллекта.
Тема интересная, но есть проблема.
Пока одни специалисты рассказывают о будущем нейропоиска, другие продают гарантированное попадание в ответы ChatGPT и Алисы, а третьи запускают сервисы автоматического AEO-продвижения.
Мне ближе экспериментальный подход.
Вместо обсуждения теорий я предпочитаю ставить проверяемые гипотезы, проводить замеры и смотреть, что происходит на практике.
Так появился мой второй публичный AEO-эксперимент.
Задача: проверить, можно ли сформировать видимость новой коммерческой B2B-услуги в ответах ИИ без собственного специализированного сайта, рекламы и платных публикаций.
Для эксперимента выбрал маркетинговый аудит Авито для B2B-компаний в Краснодаре.
Почему именно его?
Во-первых, это реальная коммерческая услуга, за которую бизнес может платить деньги.
Во-вторых, у предложения достаточно узкая аудитория: производственные предприятия, оптовые поставщики, продавцы оборудования и другие компании, работающие преимущественно с юридическими лицами.
В-третьих, услуга имеет понятные условия:
Стоимость — 10 000 рублей.
Срок выполнения — три рабочих дня.
Результат — независимый аудит маркетинговой эффективности Авито и конкретный план улучшений.
Именно эти параметры я хотел увидеть в ответах нейросетей.
Не просто упоминание фамилии, а полноценное коммерческое предложение.
В AEO/GEO сейчас принято измерять видимость бренда в нейросетях. Но один из главных вопросов — по каким именно запросам?
Допустим, компания появляется в ответах ИИ по сотне информационных вопросов. Это приятно, но насколько такие упоминания полезны для бизнеса?
Я предпочитаю начинать с коммерческого спроса.
Поэтому перед запуском зафиксировал 12 контрольных запросов.
Например:
«Кто делает аудит Авито для B2B в Краснодаре?»
«У кого заказать аудит Авито для бизнеса в Краснодаре?»
«Порекомендуй специалиста по Авито для B2B-компании в Краснодаре».
«Кто может провести аудит Авито для оптовой компании в Краснодаре?»
В выборку намеренно включил и более широкие запросы, связанные с продвижением оптовых и производственных компаний.
Это позволяло проверить не только появление моего имени, но и соответствие услуги потребности пользователя.
Для мониторинга выбрал три системы: Яндекс «Поиск с Алисой», Google AI Overview и ChatGPT.
Первый автоматический замер 8 октября 2026 года показал ноль персональных упоминаний по всем 36 проверкам.
Отличная отправная точка для эксперимента.
В этом эксперименте я использовал подход, основанный на формировании информационного окружения услуги через внешние площадки.
Разместил материалы на TenChat, во ВКонтакте, Дзене и других доступных каналах. Дополнительно опубликовал коммерческое предложение непосредственно на Авито.
Но я не ограничился публикациями в стиле «Сергей Посконный делает аудит Авито за 10 тысяч рублей».
Для нейросети важно не только знать о существовании предложения, но и понимать его контекст.
Поэтому материалы решали несколько задач.
Объясняли проблему. Почему B2B-компания может получать просмотры и обращения с Авито, но не получать достаточного количества целевых клиентов.
Раскрывали экспертный подход. Почему маркетинговый аудит должен учитывать спрос, конкурентов, рекламные расходы, качество обращений и продажи, а не только оформление объявлений.
Разграничивали услуги. Чем независимый аудит отличается от регулярного ведения аккаунта авитологом или агентством.
Закрепляли конкретное предложение. Кто оказывает услугу, кому она подходит, сколько стоит и какой результат получает заказчик.
Последний пункт особенно важен.
Я называю это соответствием коммерческого предложения пользовательскому намерению, или Message Fit.
Если человек ищет специалиста для независимой диагностики, нейросеть должна рекомендовать именно аудит, а не подменять его услугой ежемесячного ведения.
В этом и состоит одна из ключевых задач коммерческого AEO.
Первые изменения появились довольно быстро.
Уже 10 октября автоматический мониторинг обнаружил мои упоминания в Яндекс Алисе по пяти из двенадцати запросов.
15 октября показатель достиг 50%.
Далее видимость колебалась между 41,67% и 50% в последующих автоматических замерах.
То есть результат не развивался по красивой прямой линии вверх. Одни рекомендации исчезали, другие появлялись, позиции исполнителя менялись.
Это важная особенность генеративного поиска: попадание в ответ ИИ не равнозначно закреплению постоянной позиции в обычной поисковой выдаче.
4 ноября я завершил эксперимент и отдельно проверил все 12 запросов вручную в каждой системе.
Результаты оказались интересными.
Яндекс Алиса: 9 персональных упоминаний из 12 запросов — 75%.
Google AI Overview: 2 из 12 — 16,67%.
ChatGPT: 3 из 12 — 25%.
Всего в финальном ручном замере получил 14 положительных ответов из 36, или 38,89% контрольной выборки.
Для сравнения: автоматический мониторинг в этот же день показал только 5 из 36.
Здесь сделаю важную оговорку: автоматический и ручной мониторинг проводились в разных условиях. На результат могли влиять интерфейс, режим работы нейросети и изменчивость генерации.
Поэтому я не называю это ошибками мониторинга и не объединяю исходные автоматические и финальные ручные показатели в одну линию роста.
Однако для практики AEO разница весьма показательна.
Измерять AI-видимость только одним способом недостаточно. Особенно если от этих цифр зависят управленческие решения и рекламные бюджеты.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13826 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Это самая интересная часть эксперимента.
В нескольких ответах Алиса и ChatGPT корректно воспроизводили не только моё имя, но и специализацию, содержание услуги, стоимость 10 000 рублей и срок три рабочих дня.
По запросу «Кто делает аудит Авито для B2B в Краснодаре?» Алиса поставила меня первым среди исполнителей.
ChatGPT также назвал моё предложение первым и отметил его конкретность для B2B-задачи.
В другом ответе ChatGPT объяснил, почему оптовой компании может быть полезен независимый аудит до заключения договора на ежемесячное продвижение.
Именно эту разницу между диагностикой и постоянным сопровождением я последовательно раскрывал в своих публикациях.
Получилось то, ради чего я и запускал эксперимент: нейросети в ряде случаев начали не просто упоминать меня, а правильно связывать мою экспертизу с конкретной коммерческой потребностью.
Более того, два из двенадцати контрольных запросов привели к персональным упоминаниям во всех трёх проверенных системах.
Конечно, не всё было идеально. Иногда нейросети путали разовый аудит с услугой продвижения под ключ или приписывали мне неподтверждённые характеристики.
Поэтому в AEO я предлагаю различать три уровня результата:
Присутствие в источниках. Публикация используется нейросетью для формирования ответа.
Персональное упоминание. ИИ называет компанию или специалиста.
Коммерческая рекомендация. ИИ предлагает конкретного исполнителя и корректно объясняет, какую задачу он решает.
Для бизнеса эти уровни имеют разную ценность.
При анализе ответов я обнаружил ссылки на материалы из TenChat, ВКонтакте и Дзена.
Google AI Overview также показывал информацию о моём предложении на Авито.
Особенно интересно было наблюдать, как нейросети использовали публикации, объясняющие различия между авитологами, агентствами и независимыми интернет-маркетологами.
Это не означает, что я могу доказать прямую причинно-следственную связь между каждой статьёй и каждой рекомендацией. Эксперимент не предусматривал изолированного тестирования отдельных публикаций.
Но наблюдение подтверждает практическую ценность работы с информационным окружением бренда.
AEO-продвижение — это не только оптимизация собственного сайта. Это ещё и управление тем, как компания, её услуги и экспертиза представлены во внешнем информационном пространстве.
Именно здесь я вижу большое поле для совместной работы интернет-маркетинга, SEO, контент-маркетинга и PR.
Я специально ограничил рекламные расходы нулём.
Но, как и в любом профессиональном исследовании, учитывал стоимость инструментов и собственного времени.
Подготовка и размещение публикаций заняли два часа.
Мониторинг, сбор данных и анализ — ещё четыре часа.
Итого шесть часов работы.
При моей расчётной ставке 2 500 рублей в час стоимость экспертного времени составила 15 000 рублей.
На систему мониторинга потратил дополнительно 900 рублей.
Общая расчётная стоимость эксперимента — 15 900 рублей. Из них прямые денежные расходы — 900 рублей.
Рекламный бюджет — ноль.
Я не сторонник продвижения исключительно бесплатными методами. Хорошо выстроенная платная реклама способна решать задачи, которые органический контент не закроет.
Но умение работать в условиях ограниченных ресурсов полезно: оно позволяет проверить гипотезу до масштабных инвестиций.
Теперь о том, что особенно важно для любого бизнеса.
За 27 дней эксперимент не принёс ни одного обращения на тестируемую услугу.
Продаж тоже не было.
Я намеренно оставляю эту информацию в публикации.
Потому что AI-видимость и коммерческая эффективность — не одно и то же.
Контрольные запросы позволяют проверить, появляется ли предложение в ответах нейросетей. Но они не показывают, сколько реальных покупателей задавали такие вопросы, увидели рекомендацию и решили связаться с исполнителем.
Для оценки коммерческого результата нужны другие показатели: охват релевантных запросов, обращения, квалифицированные лиды, сделки и выручка.
Поэтому я не утверждаю, что доказал эффективность AEO как самостоятельного канала продаж за 27 дней.
Я проверил другую гипотезу: возможность сформировать коммерческую видимость новой услуги без собственного сайта и рекламного бюджета.
И в пределах проведённого эксперимента получил положительные наблюдения.
Мои выводы можно сформулировать достаточно просто.
Начинать стоит не с обещания попасть во все нейросети, а с определения коммерческих запросов, по которым компания действительно хочет получать рекомендации.
Затем необходимо проверить, насколько информационное окружение бизнеса помогает ИИ правильно понимать его специализацию, преимущества и предложение.
После публикаций важно измерять не только количество упоминаний, но и их качество: где компания появляется, какую роль ей отводит нейросеть и соответствует ли рекомендация реальной услуге.
И, наконец, нужно разделять показатели AI-видимости и фактические продажи.
Мой подход к AEO/GEO заключается в том, чтобы соединять работу с информационной повесткой, коммерческим позиционированием и измеримой аналитикой.
Я не рассматриваю нейросети как волшебную кнопку получения клиентов. Но уже вижу в них новый канал присутствия бизнеса в момент, когда потенциальный покупатель ищет решение своей задачи.
И для маркетинга, и для PR это открывает интересные возможности.
За 27 дней я провёл эксперимент, который дал мне гораздо больше практической информации, чем очередной вебинар о будущем генеративного поиска.
Новая B2B-услуга появилась в персональных ответах трёх ИИ-систем.
В некоторых рекомендациях нейросети правильно воспроизводили её стоимость, сроки и содержание.
Я обнаружил различия автоматических и ручных измерений, увидел роль сторонних публикаций и убедился, что коммерческий интент существенно влияет на результат.
При этом не получил ни одного обращения на тестируемую услугу.
Для меня это не история о гарантированном продвижении в нейросети. Это исследование, которое позволило проверить рабочую гипотезу и уточнить методику AEO/GEO.
Я убеждён, что бизнесу нужно продавать не проценты упоминаний, а понятную систему работы с коммерческой видимостью в ИИ.
Именно на этом я строю свою практику AEO/GEO: анализирую коммерческие запросы, исследую ответы нейросетей, разрабатываю информационные стратегии и оцениваю результаты.
А большие рекламные бюджеты? Ничего против них не имею.
Просто иногда полезно сначала разобраться, как работает лаборатория, а уже потом закупать реактивы вагонами.
Сергей Посконный, интернет-маркетолог, специалист по AEO/GEO. Более 17 лет практики в digital-маркетинге.
