Как «Алиса» перестала путать страховщика с приложением для медитаций

Страховая компания «Ю-Лайф» работает на российском рынке с 2006 года. Её профиль — страхование жизни и здоровья. В этом сегменте репутация напрямую влияет на решение о покупке полиса, а клиенты внимательно изучают отзывы перед обращением.

Когда специалисты Markway начинали работу, по запросу «юлайф отзывы» нейросеть «Яндекса» не идентифицировала тематику страхования. Алгоритм выдавал данные о зарубежном YuLife — приложении для корпоративных оздоровительных программ.

Полнота карточек на российских площадках — необходимое, но недостаточное условие. Задача — обеспечить совокупность сигналов для нейросети: релевантные источники, системные упоминания, повторяемость профильных характеристик.

Аудит выдачи в ответах нейросетей

Корневая проблема — неуникальное название. Транслитерация «юлайф» одинакова для российской и зарубежной организаций. Нейросеть не различала две сущности.

Генеративный ответ описывал функционал приложения: подсчёт шагов, медитации, баллы за активность. Основными источниками были G2.com и Glassdoor — площадки с отзывами о зарубежном сервисе. Тональность смешивала преимущества приложения с его же техническими проблемами.

То есть заказчик получил чужую репутацию в GEO-выдаче (Generative Engine Optimization — оптимизация для генеративных систем). К чему это приводило? Пользователь, искавший информацию о страховании, видел материалы о медитациях и не мог принять решение о покупке полиса.

Главная проблема: путаница с сущностями

Нейросеть формирует ответ на основе частоты упоминаний, контекста источников и намерения запроса. В случае одинаковых названий система собирает сигналы от всех марок с похожим именем.

В этом кейсе «Алиса» находила данные об обеих организациях. Но у зарубежного YuLife было больше упоминаний на международных площадках, что и перевешивало при формировании ответа.

Четыре принципа стратегии GERM

GERM (Generative Engine Reputation Management) — управление репутацией в генеративных поисковых системах. В этой стратегии фокус смещается с позиций в топ-10 на интерпретацию марки нейросетью.

Принцип 1. Уточнение сущности марки. Задача — чтобы по запросу «юлайф отзывы» ИИ ассоциировал название с российским страховщиком.

Принцип 2. Релевантные источники. Приоритет отдаётся российским ресурсам, авторитетным для сферы страхования: «Яндекс Карты», 2ГИС, Zoon, Otzovik.

Принцип 3. Отраслевая карта характеристик. Ключевые параметры клиентского опыта: гибкость программ, удобство оформления, организация помощи, программы для разных категорий.

Принцип 4. Конкретика в обратной связи. Важны отзывы с деталями: настройка рисков, онлайн-оформление, налоговые вычеты, реальные выплаты. Общие фразы алгоритм просто игнорирует.

Что сделали: системная работа с источниками

Сначала проанализировали запросы и источники генеративного ответа. Определили, где кроется путаница. Затем сформировали план по площадкам и типам материалов.

Алгоритмы берут данные из профильных отзовиков (Банки.ру), крупных геосервисов («Яндекс Карты») и целого ряда справочников. В результате оптимальная комбинация ресурсов для нейросетей выглядела тGl

Расширение присутствия

Оптимизировали карточки на 12 целевых ресурсах. Затем стимулировали клиентов оставлять содержательные отзывы с акцентами на нужных характеристиках. Всего за время работы собрали более 100 сообщений от клиентов.

Работа с картой характеристик

Чтобы сосредоточить внимание нейросети, сфокусировались на четырёх направлениях: конструктор полисов, удобство сервисов, сопровождение при страховом случае, специализированные программы.

Отслеживание

Ежемесячно наблюдали за изменениями в выдаче. Корректировали работу в зависимости от характеристик, которые ИИ подтягивает в ответ. Модерировали проблемные материалы по правилам площадок.

Результат: как изменился ответ нейросети

К маю 2026 года в генеративном ответе по запросу «юлайф отзывы» полностью исчезли ссылки на зарубежный сервис и отзывы о медитациях. Теперь в качестве источников числятся 2ГИС, Otzovik, Zoon, «Яндекс Карты» и другие российские сайты.

Алгоритм подтягивает отзывы о настройке полиса, онлайн-оформлении, выплатах, программах для пожилых и спортсменов.

Итоговая тональность: преимущественно положительная с умеренными релевантными минусами. Ответ ИИ формирует позитивное впечатление о «Ю-Лайф». Появились первичные характеристики (конструктор полисов, организация помощи) и вторичные (удобство кабинета, специализированные программы).

При этом ответ остался сбалансированным. В нём сохраняются умеренные минусы: годовой срок полиса, высокий порог входа в накопительные программы, фиксированные выплаты по таблице травм. Такая картина воспринимается как более достоверная.

Что делать страховым компаниям

Неуникальное название — это безусловный риск. Если так же именуют десятки других организаций, нейросеть покажет самые популярные значения. Создайте достаточно сигналов на релевантных ресурсах, чтобы система выбрала нужную сущность.

• Проверьте генеративные ответы. Изучите, как алгоритм отвечает на фирменные и репутационные запросы.

• Определите отраслевую карту характеристик. Выделите 5–7 параметров клиентского опыта в страховании. Работайте над их отражением на целевых ресурсах.

• Приоритезируйте российские ресурсы. «Яндекс Карты», 2ГИС, профильные агрегаторы — всегда в фокусе.

• Наполняйте материалы деталями. Стимулируйте клиентов на подробные отзывы с описанием настройки рисков, оформления, выплат. Они работают лучше общих оценок.