Как hotellab усилил видимость в AI-ответах о гостиничных RMS в Греции

hotellab — платформа управления доходностью отелей (RMS), которая помогает гостиницам работать с ценообразованием и прогнозированием спроса.

У бренда была известность в профессиональной среде, но международная видимость в поиске оставалась ограниченной. Англоязычная версия сайта слабо ранжировалась, а отдельной структуры на греческом языке не было. Потенциальным клиентам было сложно найти подробную информацию о продукте, а поисковым и AI-системам — связать hotellab с конкретными задачами отелей.

Задача состояла в том, чтобы развить присутствие бренда на греческом рынке: раскрыть возможности платформы, объяснить, каким гостиницам она подходит, описать интеграции и усилить информацию о бренде на сайте и во внешних источниках.

Изучили сценарии выбора RMS

Работу начали с анализа того, как потенциальные клиенты могут искать систему управления доходностью. Выбор начинается не всегда с названия конкретного продукта: отельер может искать RMS для определённого рынка, независимой гостиницы или сезонного курорта, а затем сравнивать функции, интеграции, отзывы и кейсы.

Для мониторинга собрали около 300 поисковых и AI-сценариев на английском и греческом языках. В выборку вошли запросы о гостиничных RMS в Греции, системах для независимых отелей и решениях для сезонных курортов. Отдельно учитывались формулировки на греческом языке.

Аудит помог определить, в каком сравнительном поле появляется гостиничная RMS. Среди упоминаемых платформ были Duetto, IDeaS, RoomPriceGenie и BEONx. При этом для hotellab важно было не просто перечислить конкурентов, а объяснить собственный продукт через задачи отельеров и особенности объектов, которым он может подойти.

Развили структуру сайта вокруг продукта и задач отельера

Вместо одной общей страницы о платформе мы выстроили международную структуру, в которой разные группы материалов отвечают на разные вопросы посетителя.

Отдельные страницы раскрывают функции платформы: Pricing, Forecasting, BI и Rate Shopper. Материалы о сценариях использования помогают разобраться, как продукт представлен для независимых отелей, курортов и групп объектов. Страницы об интеграциях описывают взаимодействие с PMS и channel managers, а также связанные с ними потоки данных.

Информацию о продукте дополнили кейсами, FAQ и экспертными отзывами. Это позволило связать описание функций с примерами применения и ответами на типичные вопросы потенциальных клиентов.

Структуру развивали на английском и греческом языках. При подготовке грекоязычных материалов учитывали локальные формулировки запросов, а не ограничивались буквальным переводом английских страниц. В результате международная структура включила более 60 страниц на двух языках.

Провели технические работы

Контентную архитектуру дополнили техническими настройками, необходимыми для обнаружения и корректной интерпретации страниц. В проект вошли работы по индексации и микроразметке, подключение Bing Webmaster Tools и подготовка файла llms.txt.

Эти элементы дополняли работу с сайтом и помогали поисковым системам находить материалы и разбирать их содержание. При этом мы не рассматривали отдельный технический файл или настройку как гарантию присутствия бренда в AI-ответах: видимость зависела от всего набора материалов и внешних сигналов.

Расширили внешнее присутствие бренда

Параллельно с работой над сайтом развивали присутствие hotellab во внешних отраслевых источниках. В контур вошли рейтинги и каталоги, сравнительные публикации, экспертные отзывы, кейсы и материалы об интеграциях.

Задача этих материалов — дать аудитории дополнительные точки знакомства с брендом и представить hotellab в контексте гостиничной индустрии. Внешние упоминания дополняли информацию на сайте, а не заменяли её.

В ходе проекта была подготовлена международная структура сайта на английском и греческом языках, включающая более 60 страниц. Для мониторинга собрали около 300 сценариев, связанных с выбором гостиничной RMS на двух языках.

В рамках работ:

— раскрыли на отдельных страницах Pricing, Forecasting, BI и Rate Shopper;
— подготовили материалы о применении платформы в независимых отелях, курортах и группах объектов;
— проработали информацию об интеграциях с PMS и channel managers;
— дополнили сайт кейсами, FAQ и экспертными отзывами;
— провели работы по индексации и микроразметке, подключили Bing Webmaster Tools и подготовили llms.txt;
— расширили внешнее присутствие бренда через отраслевые рейтинги и каталоги, сравнительные публикации и экспертные материалы.

На момент конкретных проверок hotellab занял первое место в Google AI Overview по запросу “Ranking of RMS Systems in Greece”. В ChatGPT платформа оказалась на четвёртой позиции в ответе на запрос “leading hotel RMS companies operating in the Greek market”.

Эти позиции относятся к двум конкретным проверкам. Ответы AI-систем могут меняться в зависимости от формулировки запроса, языка и даты, поэтому результат нельзя трактовать как постоянное место бренда по всем запросам о гостиничных RMS.

Заключение

Для продвижения гостиничной платформы на международном рынке недостаточно перевести сайт и добавить описание функций. Потенциальному клиенту нужно помочь разобраться в продукте, соотнести его со своим типом объекта, проверить интеграции и найти подтверждения опыта компании.

В проекте для hotellab мы связали контентную структуру, техническую доступность сайта и внешнее присутствие бренда. Получившаяся основа позволяет продолжать развивать материалы для разных сегментов гостиничного рынка, отслеживать AI-ответы на английском и греческом языках и сопоставлять видимость с дальнейшим интересом к продукту и запросами на демонстрацию.