Как «КручуВерчу» увеличили видимость «Синергии» в ИИ в 17 раз

Задача — сделать «Синергию» заметнее в ИИ ещё до брендового запроса — когда студент или родитель выбирает направление или профессию. Если человек уже спрашивает нейронки конкретно про «Синергию», половина работы сделана. Нам было важнее попасть раньше — в вопросы «Кем стать?», «Что сдавать?», «Куда поступать?» и «Какой вуз выбрать?»

ЧТО ПОЛУЧИЛ КЛИЕНТ ЗА 8 МЕСЯЦЕВ

+814% ЛИДОВ ИЗ ИИ

абсолютные значения не раскрываем — NDA (Non-Disclosure Agreement — соглашение о неразглашении)

+324% CR (Conversion Rate — коэффициент конверсии) ИИ-ТРАФИКА

0,83% → 3,52%

+108% ИИ-ТРАФИКА

абсолютные значения не раскрываем (NDA)

×17 ВИДИМОСТЬ В ИИ В ФОКУСНОЙ ТЕМАТИКЕ

0,92% → 15,45%

10.02.2026 — видимость в ИИ по фокусной тематике 0,92%

МЕТОДИКА ИЗМЕРЕНИЯ

705 промпт-позиций — общее количество промптов в проекте:

• 7 рабочих пулов для текущей аналитики, новых формулировок и сезонных гипотез.

• Не подходит для единого сравнения «было / стало», т.к. состав промптов менялся.

73 якорных промпта:

• Неизменный контроль 10.02 → 24.08; тот же набор разбит на тематические группы.

• Чистое сравнение «было / стало»: видимость в ИИ 1,41% → 16,62% = ×11,79.

Если совсем коротко: 705 промпт-позиций нужны были, чтобы исследовать. 73 якорных — чтобы контролировать прогресс.

Инструмент:
GEO RADAR - сервис видимости бренда в ИИ от KW Group: 10 ИИ-платформ, 18 каналов замера, 27 метрик. Форматы отчетности: сайт vs слово, источники и цитаты, радар потребностей, prompt gap 

Для работы над кейсом совместно с командой была построена измерительная инфраструктура видимости брендов в ответах языковых моделей. Ядро — собственный сервис GEO RADAR (https://geo-radar.online/)

ПРИОРИТЕТ КЛИЕНТА: БИЗНЕС И IT

Все промпты были распределены по смысловым тематикам. Среди них два кластера были особенно важны для клиента — «Бизнес, менеджмент, экономика и финансы» и «IT (Information Technology — информационные технологии), ИИ, Data (данные) и цифровые профессии». Именно по ним в финальном срезе получены два крупнейших показателя роста в приоритетных направлениях GEO:

• Бизнес: видимость в ИИ 0,92% → 15,45% (×16,79 ≈ ×17); на 24.08 — 94,12% положительных, 5,88% нейтральных и 0% негативных упоминаний.

• IT: видимость в ИИ 1,32% → 17,5% (×13,26); на 24.08 — 92,86% положительных, 0% нейтральных и 7,14% негативных упоминаний.

ОБЩАЯ ТОНАЛЬНОСТЬ УПОМИНАНИЙ НА 24.08.2026

86,78% положительных упоминаний; 9,09% нейтральных; 4,13% негативных.

На контрольном срезе рост видимости в ИИ сопровождался преимущественно положительной тональностью по всему контрольному пулу из 73 промптов.

ТЕМАТИКИ

Для тематического анализа 73 якорных промпта распределили по 9 смысловым тематикам. Их можно объединить в 3 категории.

1. Карьера и профессии: бизнес и экономика; IT и ИИ; дизайн и медиа; инженерия.

2. Человек и общество: психология; право и госуправление.

3. Образование: образовательная система; поступление и ЕГЭ; педагогика, языки, спорт и сервис.

ВИДИМОСТЬ В ИИ ПО ТЕМАТИКАМ: ГДЕ БРЕНД УСИЛИЛСЯ СИЛЬНЕЕ ВСЕГО

Контент-план шёл тематическими волнами: фокус менялся вместе с сезонностью спроса. Здесь всё довольно просто: сначала абитуриенты выбирают профессию и направление, ближе к лету начинают считать баллы, вспоминать про ЕГЭ и выяснять, куда нести документы.

Январь–апрель

Профессии; бизнес; IT; психология; дизайн; инженерия.

Цель — расширение присутствия на этапе раннего выбора профессии и направления.

Май–август

Поступление, ЕГЭ, образовательная траектория; при сохранении других направлений.

Фокус смещался вместе с приёмной кампанией и сезонным спросом.

ТРИ ПЕРИОДА: КАК ИЗМЕНИЛСЯ ИИ-КАНАЛ «СИНЕРГИИ»

ПЕРИОД 1. ЯНВАРЬ–ФЕВРАЛЬ — ТЕСТИРОВАНИЕ GEO-КАНАЛА

Результаты:

• 24.02: видимость в ИИ — 13,15% против 1,41% на 10.02; SOV (Share of Voice — доля голоса) — 4,50%; тональность — 91,21% положительных, 1,10% нейтральных и 7,69% негативных.

• 35,6% публикаций февральского цикла попали в источники ИИ.

• Попадания в источники ИИ были только среди проиндексированных страниц, поэтому индексация стала обязательной точкой контроля.

Модель производства и дистрибуции контента за период:

GEO-материалы выходили в блоге университета и на сторонних авторитетных площадках; тексты массово генерировались, последующая редактура каждого занимала около 3 часов.

Площадки оценивались по двум критериям: индексация и попадание в ответы LLM (Large Language Models — большие языковые модели).

Основной вывод: присутствие бренда в ИИ можно системно улучшать. Февральские цифры были настолько хорошими, что хотелось как в студенческие времена открыть окно и крикнуть: «Халява, приди!». Но тут наступил март.

ПЕРИОД 2. МАРТ–АПРЕЛЬ — ОТКАТ И РАБОТА НАД ОШИБКАМИ

Результаты:

• 24.03: видимость в ИИ — 1,06%; SOV — 0,26%; 6,4% новых публикаций попали в источники ИИ; тональность — 100% положительная, но всего при 7 упоминаниях.

• 20.04: видимость в ИИ — 14,43%; SOV — 3,92%; 7,1% новых публикаций попали в источники ИИ; тональность — 85,57% положительных, 9,28% нейтральных и 5,15% негативных.

Чтобы понять причины отката, было проанализировано:

• 32 материала из 156 — по 15 параметрам в 10 ИИ-системах.

• Интенты, конкурентное поле, фактура, рекламность и E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust — опыт, экспертность, авторитетность и доверие).

• Площадки, опубликованные версии страницы, индексация и реальные источники ИИ по тому же вопросу.

Основной вывод: рост позиции бренда и эффективность свежих публикаций — два разных контура, которые нужно оценивать отдельно.

В общем, в этот момент мы вспомнили старую университетскую мудрость: сначала ты работаешь на зачетку, а потом зачетка работает на тебя. И сейчас нашу «зачетку» нужно было наполнить реальным, глубоким и качественным содержанием.

ПЕРИОД 3. МАЙ–АВГУСТ — ПЕРЕХОД ОТ ОБЪЁМА К КАЧЕСТВУ И УСТОЙЧИВЫЙ РЕЗУЛЬТАТ

Результаты:

• Эффективность публикаций — 27,5% статей попали в источники ИИ в мае и 64,3% в июне. 18.05: видимость в ИИ — 13,02%; SOV — 3,45%; тональность — 82,42% положительных, 7,69% нейтральных и 9,89% негативных. 01.07: видимость в ИИ — 14,14%; SOV — 3,95%; тональность — 86,73% положительных, 9,18% нейтральных и 4,08% негативных.

• К 24 августа общая видимость в ИИ на неизменных 73 промптах — 16,62% против 1,41% на старте (×11,79); тональность — 86,78% положительных, 9,09% нейтральных и 4,13% негативных.

• Бизнес: видимость в ИИ ×17; на срезе 24.08 — 94,12% положительных упоминаний, 5,88% нейтральных и 0% негативных. IT: видимость в ИИ ×13,26; 92,86% положительных упоминаний, 0% нейтральных и 7,14% негативных. ИИ-трафик +108%, CR +324%, лиды +814%.
  

Что изменилось. К маю модель производства материалов стала другой:

• конкретный интент вместо широкого охвата;

• новые данные и фактчек минимум по 3 источникам;

• сравнительные срезы и рейтинги там, где они помогают выбору;

• авторская работа над каждым текстом (с помощью ИИ, но без массовых генераций);

• около 8 часов глубокой редактуры вместо примерно 3 часов базовой;

• площадка подбиралась под тему, а после публикации контролировались версия страницы, индексация и появление в источниках ИИ.

КОНКРЕТНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ: ПРИМЕРЫ НОВОЙ МОДЕЛИ МАТЕРИАЛОВ

1. «Что нужно сдавать, чтобы стать бизнес-аналитиком?» — Дзен.

• Почему важен: приоритетный бизнес-кластер.

• Что в материале: сравнительный обзор ВШЭ, Финансового университета, РАНХиГС, РЭУ и «Синергии».

2. «Вузы по кибербезопасности 2026: программы, проходные баллы и топ факультетов» — Дзен.

• Почему важен: приоритетный IT-кластер.

• Что в материале: отдельные топы государственных и частных вузов; программы и коды; баллы; места; практика; формат и стоимость обучения.

3. «Какую профессию выбрать? Ищем точку опоры вместо точки разочарования» — «Свободная пресса».

• Почему важен: пример внешнего СМИ и редакционного материала на внешних данных.

• Что в материале: данные рынка труда, сравнение образовательных траекторий и национальные рейтинги трудоустройства по двум метрикам — занятости выпускников и медианной зарплате.

ЧТО ИЗМЕНИЛОСЬ В GEO-КАНАЛЕ

В начале: Массовые GEO-статьи: семантика SEO (Search Engine Optimization — поисковая оптимизация), ИИ-черновик, автор, базовая проверка.

К финалу: Редакционные материалы под конкретный интент: сильный автор, новая фактура, глубокая редактура.

В начале: Около 3 часов редактуры и базовый фактчек перед публикацией.

К финалу: Около 8 часов редактуры, фактчек по 3+ источникам, проверка рекламности и E-E-A-T.

В начале: Объём выпуска и SEO-релевантность.

К финалу: Видимость в ИИ, попадание публикаций в источники ИИ, площадка, версия страницы, индексация и источники ИИ.

К 24 августа «Синергия» получила измеряемый ИИ-канал: положение бренда отслеживается на фиксированном пуле, а эффективность отдельных публикаций — отдельно. На старте мы в основном управляли выпуском статей. К финалу — уже системой, в которой сама статья стала только одним из элементов.

Редакторский вывод: устойчивый GEO-материал не обязан выглядеть как специальный «текст для ИИ». Сильнее работает материал, который сам по себе является хорошим источником: отвечает на конкретный интент, содержит проверяемые факты, сравнения и ограничения. 

Бизнес-результат: за период ИИ-трафик вырос на 108%, CR — на 324%, лиды — на 814%. Эти показатели фиксируют коммерческий эффект канала, но не позволяют отделить вклад GEO от сезонности и других каналов.

+814% ЛИДОВ ИЗ ИИ

абсолютные значения не раскрываем — NDA (Non-Disclosure Agreement — соглашение о неразглашении)

+324% CR (Conversion Rate — коэффициент конверсии) ИИ-ТРАФИКА

0,83% → 3,52%

+108% ИИ-ТРАФИКА

абсолютные значения не раскрываем (NDA)

×17 ВИДИМОСТЬ В ИИ В ФОКУСНОЙ ТЕМАТИКЕ

0,92% → 15,45%

10.02.2026 — видимость в ИИ по фокусной тематике 0,92%


Совместно с командой построена измерительная инфраструктура видимости брендов в ответах языковых моделей. Ядро — собственный сервис GEO RADAR http://geo-radar.online/

 ): 10 ИИ-платформ и 18 каналов замера, с веб-поиском и без. Модели опрашиваются пулом вопросов ниши, где сам бренд не назван, а сырые ответы сохраняются неизменяемым корпусом: изменение и удаление запрещены на уровне базы, и любая цифра отчёта раскрывается до конкретного ответа модели с фрагментом-доказательством.

Разметка идёт в два прохода: детерминированный поиск по словарю сущностей и ИИ-судья, который не знает, чей бренд оценивается, — признак клиента присваивается уже после разметки, поэтому оценки не смещаются в пользу заказчика. На выходе 27 метрик и 26 разделов отчётности, включая отчёт «Сайт vs слово», который разводит упоминание названия и реальную ссылку на домен, и Prompt Gap — запросы, где конкуренты есть, а бренда нет.

Замер настраивается под отрасль: 15 отраслевых пресетов плюс генерация новой ниши, причём пресет задаёт не только словарь, а сегменты рынка, классы интента, потребности и роли субъектов; пул промтов собирается по квотам «сегмент × класс × регион» и утверждается до сбора. Дополнительно — библиотека 103 промптов для экспресс-аудита и публикация исследований на lab.kruchu-werchu.ru с генератором PDF. Клиент получает прозрачную цепочку: запрос → модель → ответ → источники → вывод.