Как мы за 3 месяца кратно повысили видимость клиники в AI-поиске

Клиент: Сеть частных реабилитационных центров в Москве и Московской области для лечения наркомании, алкоголизма, игровой зависимости и психических расстройств.

Задача: Сделать бренд заметным в ответах нейросетей по коммерческим и информационным запросам в теме лечения зависимостей. Определить стартовую AI-видимость, собрать AI-семантику, разработать GEO-стратегию, усилить внешнее присутствие бренда и адаптировать структуру сайта под логику AI-рекомендаций.

Мы провели GERM-аудит и анализ AI-выдачи, собрали AI-семантику и сценарии запросов пользователей, разработали GEO-стратегию продвижения, усилили присутствие бренда на внешних площадках и доработали сайт под логику AI-ответов. После внедрения изменений повторно проанализировали AI-видимость и зафиксировали рост присутствия бренда в ответах нейросетей.

Каждый пункт ниже распишем подробнее.

На первом этапе мы провели GERM-аудит — анализ того, как нейросети описывают бренд и какие компании рекомендуют по коммерческим запросам.

Для анализа мы использовали ChatGPT, Perplexity, DeepSeek и Яндекс Алису и задали им серию запросов, по которым пользователи обычно выбирают клинику: например, «лечение зависимости частная клиника», «реабилитационный центр отзывы», «лечение алкоголизма клиника рейтинг» и другие.

Мы проанализировали:

— появляется ли бренд в ответах нейросетей;

— в каком контексте он упоминается (рекомендация, нейтральное упоминание, отсутствие);

— какие клиники нейросети рекомендуют чаще всего;

— на какие сайты и источники ссылаются нейросети в ответах.

Анализ показал, что бренд почти не присутствует в рекомендациях нейросетей, а в качестве источников они используют сайты-отзовики, статьи, рейтинги и публикации на внешних площадках.

Это позволило определить, какие факторы влияют на рекомендации нейросетей, и сформировать стратегию GEO-продвижения.

После сбора AI-семантики мы зафиксировали стартовую точку проекта — определили, как часто бренд клиента появляется в ответах нейросетей и с какими конкурентами он конкурирует за рекомендации.

Для этого использовали сервисы мониторинга AI-видимости и проанализировали:

— какие клиники чаще всего рекомендуют нейросети;

— какие сайты используются как источники;

— как часто бренд клиента появляется в ответах;

— в каких AI-системах бренд присутствует, а в каких — нет.

Этот этап был необходим, чтобы зафиксировать точку А и в дальнейшем объективно оценить эффект от GEO-продвижения.

На основе анализа AI-запросов мы разработали контент-стратегию, ориентированную на разные сценарии ответов нейросетей, и сформировали план публикаций.

Мы подготовили материалы трех типов:

— рейтинговые статьи (подборки и сравнения клиник);

— проблемно-решающие статьи (ответы на вопросы родственников и пациентов);

— информационные статьи и гайды (симптомы, признаки, стадии зависимостей).

При подготовке материалов мы учитывали особенности AI-ответов:

— использовали структурированные списки и сравнительные таблицы;

— добавляли блоки вопросов и ответов;

— упоминали бренд в контексте сравнения с другими клиниками;

— использовали факты, критерии выбора и конкретные формулировки.

Такие материалы чаще используются нейросетями при формировании ответов и рекомендаций

После подготовки контента мы разместили материалы на внешних площадках, которые часто используются нейросетями как источники информации.

Мы использовали мультиканальную стратегию размещения:

— статьи на экспертных площадках;

— публикации на контент-платформах;

— размещения на тематических медицинских сайтах;

— публикации на площадках с высоким уровнем доверия.

Задача этого этапа — сформировать устойчивое присутствие бренда в разных источниках, чтобы нейросети чаще встречали упоминания компании и использовали их при формировании рекомендаций.

Параллельно с размещением контента мы доработали структуру сайта. Анализ показал, что на сайте не было отдельных страниц под ключевые направления лечения, из-за чего нейросетям было сложно сопоставлять запрос пользователя с конкретными услугами клиники.

Мы переработали структуру сайта и создали отдельные страницы под основные направления лечения и психические расстройства.

Это позволило:

— точнее сопоставлять запросы пользователей с услугами клиники;

— повысить релевантность сайта для AI-ассистентов;

— увеличить вероятность упоминания клиники в рекомендациях.

После внедрения GEO-стратегии мы повторно проанализировали AI-выдачу и сравнили показатели с началом проекта.

В результате:

— увеличилось количество упоминаний бренда в ответах нейросетей;

— бренд начал чаще появляться в рекомендациях по коммерческим запросам;

— выросла доля присутствия бренда в AI-ответах по сравнению с конкурентами;

— нейросети начали использовать в качестве источников материалы с упоминанием клиники;

— сайт клиники стал чаще использоваться как источник информации при формировании ответов.

По данным мониторинга AI-видимости:

— видимость в DeepSeek выросла с 0,7% до 6,25%;

— видимость в Яндекс Алисе выросла с 5,59% до 13,39%;

— общая AI-видимость бренда увеличилась в 2,6 раза.

Это означает, что бренд стал чаще попадать в поле выбора пользователя на этапе, когда нейросеть предлагает варианты клиник, а значит — получил дополнительный канал привлечения обращений без увеличения рекламного бюджета.