Как за 4 месяца подняли видимость в нейросетях в 1,2 раза, в Google AI Overview — в 1,7 раз

Flowwow — маркетплейс цветов и подарков, объединяющий продавцов и покупателей в 1700+ городах. На рынке платформе приходится соперничать сразу с универсальными маркетплейсами, сервисами доставки еды и товаров плюс специализированными цветочными интернет-магазинами.

Все они — сильные игроки рынка. У каждого мощный маркетинговый бюджет, отстроенные каналы привлечения. Высокая конкуренция и растущая медиаинфляция приводят к тому, что сложно масштабировать трафик и лиды на нижних этапах воронки продаж. Мы в «Ашманов и партнеры» предложили охватить горячий спрос на шаг раньше — там, где пользователи только формулируют проблему и ищут варианты решения. То есть в диалогах с нейросетями в поиске и ИИ-ассистентах.

В них пользователи ищут конкретные условия покупки. Чтобы получить этих клиентов у нас разработана стратегия GEO — оптимизация страниц под генеративные ответы. Мы можем уже на этом этапе собрать основные пользовательские сценарии и намерения, исходя из которых происходит знакомство аудитории с брендом и его предложениями, с небольшими затратами на канал.

GEO является альтернативой традиционным инструментам. Мы ориентируемся не на привычное для SEO семантическое ядро, а на интенты пользователей, которые выражены в развернутых вопросах нейросети.

Поскольку GEO начиналось как эксперимент, KPI не устанавливались: 3–4 месяца отводились на тест стратегии, оценку динамики, после чего сформировали реалистичные показатели эффективности.

Мы определили ключевые пользовательские сценарии. Например, как люди заказывают цветы: состав букета, готовность, цена и т. п. Благодаря этому собрали матрицу интентов, затем разделили ее на группы: информационные, коммерческие промпты. Отделили вопросы, которые задают на этапе холодного спроса, где человек ищет на перспективу, и типичные для этапа тёплого спроса, когда покупатель уже ищет конкретного продавца.

Все ИИ строят ответы на основе текстов на сайте бренда и популярных платформах. Поэтому надо было:

1. Обеспечить техническую доступность контента страниц для ИИ-краулеров.

2. Создавать и улучшать материалы о бренде, чтобы нейросети их использовали.

Работаем со всеми нейросетями, в том числе:

— Google AI Overview

— Поисковик YandexGPT и помощник Алиса AI

— ChatGPT

— Perplexity

— Deepseek

— GigaChat 

Выяснили, что нейросети уже знают о Flowwow и как часто упоминают бренд в ответах по релевантным вопросам. Для этого провели глубокий аудит присутствия сайта в выдаче по персонализированным и коммерческим промптам, которые участвуют в реальных пользовательских сценариях.

— Собрали промпты по разделам — например, «Цветы», «Розы», «Пионы» и т. п.

— Спарсили попадание по этим промптам в ответы нейросетей при помощи автоматических инструментов. Фиксировали факт упоминания бренда и его контекст.

— Перепроверили автоматические результаты вручную. Это важный момент, так как существующие парсеры ИИ-выдачи пока несовершенны и могут не видеть бренд в тех ответах, где он присутствует. 

Спроектировали контент, который будет отвечать критериям авторитетности. Например, для Google AIO это факторы E-E-A-T (опыт, экспертиза, авторитетность, достоверность). Для Алисы AI — параметры ЭПОС (экспертиза, полезность, оригинальность, содержательность).

— Подготовили ТЗ на доработку коммерческих страниц. Задача — наполнить их структурированной информацией, которую ИИ-модели смогут легко извлечь.

— Разработали ТЗ для информационных страниц. Задача — попадать в диалоги с ИИ на этапе, когда пользователь только ищет конкретный товар или магазин.

Команда Flowwow активно участвовала в обсуждении, всегда была доступна для консультаций, оперативно готовила тексты. Такая вовлеченность сократила паузы и повысила качество текстов. 

Этот этап проекта продолжается в настоящее время. Проводим мониторинг изменения ИИ-выдачи, параллельно дорабатываем тексты и расширяем охват.

— Отслеживаем и анализируем видимость в ИИ

— Подготовили контент-план для внешних публикаций на авторитетных сайтах

— Проверяем тексты на актуальность, готовим рекомендации по обновлению

— Собираем в дашборде все данные: видимости в нейросетях, динамика по конкурентам, эффективность отдельных типов контента. С ним решения о масштабировании принимается на основе реальных цифр

Отдельный блок работ — технический аудит сайта. Это база для хорошего ранжирования, она обеспечивает доступность для ИИ-краулеров.

За 4 месяца бренд закрепился в крупнейших LLM-моделях. Присутствие выросло везде: в 1,7 раз в Google AI Overview, более чем в 2 раза в экосистеме Яндекса (Алиса AI, YandexGPT). Средняя видимость по всем нейросетям выросла в 1,2 раза.

Показателен рост в ИИ-системах, которые особенно сложны для GEO, потому что предъявляют строгие требования к источникам. Это Google AI Overview и экосистеме Яндекса. Рост видимости в них позволяет говорить о высоком качестве проделанной контентной работы.

Еще один успех: нейросети начали воспроизводить ключевые УТП бренда. Так, Алиса AI в диалоге использует специфические функциональные фильтры с сайта бренда, например, «уже собран». Perplexity отвечает с конкретными цифрами о бренде: «5 млн отзывов», «от 30 минут», «14 000 магазинов».

Приведем конкретные цифры. Видимость бренда: здесь платформа занимает первую строчку и среди маркетплейсов, и среди магазинов. Маркетплейсы отстают почти в 2 раза: ближайший конкурент получает 25,69%, следующий 25,23% против 52,47% Flowwow. 

Прямые конкуренты из цветочной ниши показывают еще более скромную видимость: максимум 12,84%.

Значительно более высокие, чем у конкурентов, показатели видны по всему пулу коммерческих и информационных обращений. Так, по прямым репутационным запросам вида «какой маркетплейс надежный» площадка стабильно делит топ-1—топ-2 места с Яндекс Маркетом. Тональность упоминаний стала на 100% положительной по всем вопросам. Это говорит о системном характере успеха.

Подведем итоги.

Мы стали одними из первых, кто начал работать с генеративной оптимизацией GEO стратегически, не ограничиваясь разрозненными тестами. У нас есть методика сбора пользовательских сценариев и интентов, а также прозрачная система отчетности и метрик. Мы подходим к GEO как к способу внести в их датасет нужную бизнесу и полезную для пользователя информацию.

Рынок генеративной оптимизации только формируется. Поэтому успешный кейс полезен для компаний, которые еще только думают о запуске этого инструмента. Наш кейс показывает верифицированные результаты по видимости и тональности упоминаний, которые зафиксированы в дашборде и отчетах. Это отраслевой прецедент, который доказывает что GEO работает. Это полноценный маркетинговый канал, который можно измерять, масштабировать и встраивать в бизнес-процессы.

У нас есть исследования, как работает Алиса и другие ИИ, поэтому мы можем предложить решения, которые не смогут найти сами компании. Баланс эмпатии к задачам бизнеса и приверженности профессиональным стандартам позволяет добиваться результатов для клиентов.

Полную версию кейса читайте на сайте «Ашманов и партнеры».